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  • 基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统

    基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统 最后编辑:2022-12-08
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    第1章 课程介绍与学习指南
    1-1 课程介绍及导学 (06:32)
    1-2 怎么更好的使用慕课平台
    1-3 你真的会问问题吗?
    第2章 了解推荐系统的生态
    2-1 本章重难点提点
    2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)
    2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
    2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
    2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
    第3章 给学习算法打基础
    3-1 本章重点难点提点
    3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)
    3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
    第4章 详解协同过滤推荐算法原理
    4-1 本章重点难点提点
    4-2 本章作业 (04:17)
    4-3 协同过滤的数学知识:最小二乘法 (15:01)
    4-4 协同过滤的数学知识:梯度下降法 (23:55)
    4-5 协同过滤的数学知识:余弦相似度 (14:09)
    4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
    4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
    4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
    4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
    4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
    4-11 基于矩阵分解模型的两种算法:SVD和PMF (18:49)
    4-12 缺失值填充 (24:39)
    第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
    5-1 ALS 算法原理 (05:52)
    5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
    5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
    第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
    6-1 本章重点难点提点
    6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
    6-3 开发环境搭建 (19:13)
    6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
    6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
    第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
    7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
    7-2 用户访问页面实现 (11:48)
    7-3 AB Test 控制台页面(上) (13:24)
    7-4 AB Test 控制台页面(下) (13:23)
    第8章 推荐系统搭建——数据层
    8-1 数据上报(上) (18:07)
    8-2 数据上报(下) (13:57)
    8-3 日志清洗和格式化数据(上) (17:13)
    8-4 日志清洗和格式化数据(中) (15:28)
    8-5 日志清洗和格式化数据(下) (15:07)
    8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
    第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
    9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
    9-2 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(上) (22:20)
    9-3 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(下) (21:57)
    9-4 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(上) (23:11)
    9-5 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(下) (21:55)
    9-6 离线推荐:写特征向量到HBase (07:13)
    9-7 离线推荐:基于模型的排序 (12:22)
    9-8 实时推荐:Storm解析用户行为 (17:04)
    9-9 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
    9-10 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
    9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
    第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
    10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
    10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
    10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
    第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
    11-1 AB Test (05:12)
    11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
    11-3 搭建AB Test 实验控制台(上) (18:01)
    11-4 搭建AB Test 实验控制台(下) (11:57)
    11-5 常用评测指标 (05:37)
    第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
    12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
    12-2 基于Spark实现Apriori算法(上) (18:24)
    12-3 基于Spark实现Apriori算法(下) (21:52)
    12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
    12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
    第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
    13-1 RBM神经网络 (06:02)
    13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
    13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
    第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
    14-1 文本向量化 (09:54)
    14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
    14-3 课程总结 (12:01)

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