资源介绍
慕课网·Spark2.x+协同过滤算法-开发企业级个性化推荐系统
这是一门既讲算法原理又有完整的推荐系统架构的全能课。解决普通的算法课“欠缺从实际场景转化到模型应用的过程”的问题，让大家不仅懂算法原理，更懂如何实施落地。 课程结合算法原理，利用Spark 2.x 和主流技术栈，通过Flume多级高可用日志收集用户行为，使用HBase特征向量存储，利用算法原理结合Spark和Storm进行离线和实时推荐，实现图书电商场景下的个性化推荐系统。
资源目录
├──第01章 课程介绍与学习指南
| └──1-1 课程介绍及导学.mp4 24.97M
├──第02章 了解推荐系统的生态
| ├──2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4 27.16M
| ├──2-3 推荐算法的主要分类.mp4 33.06M
| ├──2-4 推荐系统常见的问题.mp4 17.59M
| └──2-5 推荐系统效果评测.mp4 39.00M
├──第03章 给学习算法打基础
| ├──3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp4 19.06M
| └──3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4 30.84M
├──第04章 详解协同过滤推荐算法原理
| ├──4-10 基于模型的协同过滤.mp4 8.91M
| ├──4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4 53.28M
| ├──4-12 缺失值填充.mp4 91.28M
| ├──4-2 本章作业.mp4 7.00M
| ├──4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4 46.16M
| ├──4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4 85.00M
| ├──4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp4 43.38M
| ├──4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4 65.41M
| ├──4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4 70.88M
| ├──4-8 什么是item-based协同过滤.mp4 54.00M
| └──4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4 68.75M
├──第05章 Spark内置推荐算法ALS原理
| ├──5-1 ALS 算法原理.mp4 13.28M
| ├──5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4 112.41M
| └──5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4 78.28M
├──第06章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
| ├──6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计.mp4 8.78M
| ├──6-3 开发环境搭建.mp4 84.12M
| └──6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4 25.50M
├──第07章 推荐系统搭建——UI界面模块
| ├──7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4 41.41M
| ├──7-2 用户访问页面实现.mp4 48.16M
| ├──7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4 47.12M
| └──7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4 90.84M
├──第08章 推荐系统搭建——数据层
| ├──8-1 数据上报（上）.mp4 72.31M
| ├──8-2 数据上报（下）.mp4 107.06M
| ├──8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4 107.00M
| ├──8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4 105.12M
| ├──8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4 115.12M
| └──8-6 分析用户行为和商品属性.mp4 15.12M
├──第09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.mp4 26.41M
| ├──9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4 63.72M
| ├──9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4 56.44M
| ├──9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 84.25M
| ├──9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 100.00M
| ├──9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 150.78M
| ├──9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 119.50M
| ├──9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4 16.25M
| ├──9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4 31.47M
| ├──9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4 82.72M
| └──9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4 19.97M
├──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.mp4 20.72M
| ├──10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4 46.53M
| └──10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4 45.81M
├──第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
| ├──11-1 AB Test.mp4 8.06M
| ├──11-2 AB Test的分流管理.mp4 9.84M
| ├──11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4 110.25M
| ├──11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4 56.25M
| └──11-5 常用评测指标.mp4 9.28M
├──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.mp4 13.66M
| ├──12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4 71.22M
| ├──12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4 103.97M
| ├──12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4 21.31M
| └──12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4 64.59M
├──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.mp4 11.84M
| ├──13-2 CNN卷积神经网络.mp4 16.75M
| └──13-3 RNN循环神经网络.mp4 21.75M
├──第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
| ├──14-1 文本向量化.mp4 19.47M
| ├──14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4 78.66M
| └──14-3 课程总结.mp4 35.69M
└──课程资料
| └──代码
