【S0046】Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统视频教程

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Java吧 视频教程： Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统视频教程
' T. w3 s* L+ ?. {/ p$ [Java教程编号：【S0046】-166
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- a+ P( N- ]7 B! r( d) ~

〖课程目录〗：
├─第1章 课程介绍与学习指南
9 A( D' p& r+ ~0 A, v' `/ N" `4 ~│      1-1 课程介绍及导学.mp4+ A# t+ Y  \. r; X
2 u5 r3 c+ f* q# \│      
├─第2章 了解推荐系统的生态) l* Y% N! f+ o$ o& p% k/ |( \4 Y
│      [图文]2-1 本章重难点提点[缺]
& T$ U0 ~$ H) e7 |9 B' ~│      2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4
│      2-3 推荐算法的主要分类.mp4( [' O- X9 U% L5 A& W% m9 c) `/ O  r
│      2-4 推荐系统常见的问题.mp4: N+ {2 H- \5 x! }
8 S5 L" M) }9 k# _) ?( v% S│      2-5 推荐系统效果评测.mp4% N0 `1 @) y8 I& f1 c* B$ a# T8 f% V
/ a" e/ ~6 \3 W* `# @. R│      - j7 ]9 U( v( ^' R6 R% n: k& f) V2 c& ?
3 T' Z) W7 M1 l├─第3章 给学习算法打基础
: T- d$ p& O/ @' i. M  g7 p$ t8 m, |│      图文：3-1 本章重点难点提点[缺]
; j8 R& A7 a. q; n, ~* o│      3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp48 M) B9 `1 f2 p
4 s! q% k: f# t- R# j# F│      3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4% N9 ?) g" |9 M3 z( Y* r
+ A9 k1 S+ n' _│      ; X! Z# w* @! b% E# V. O& Y* f
├─第4章 详解协同过滤推荐算法原理. H; i/ m, u2 W+ q* W3 ^
│      图文：4-1 本章重点难点提点[缺]' |1 x( G" \: y6 m1 J) r& D
│      4-2 本章作业.mp48 p' c0 O3 P6 p( R4 o# k3 t
│      4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4
, e# \1 @6 M- L4 D6 [8 }│      4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4
* O; `7 ^# [& e3 I4 S' h4 @│      4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp45 m% B0 E2 j. I; S, E: L1 W
│      4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4+ y* p9 ^8 d& W7 h
│      4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4
│      4-8 什么是item-based协同过滤.mp4
│      4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4
│      4-10 基于模型的协同过滤.mp4
│      4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4; \. r* _& V2 }0 g1 X% W# _
│      4-12 缺失值填充.mp4& P$ ?4 y# G! T, c* y% B5 {& [3 D
5 K$ [+ }( F3 l% v│      
├─第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
- l0 I, i) l/ E" v│      5-1 ALS 算法原理.mp4
│      5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4/ E4 X, N; ~* Q% m  o' |
, a  b) e, @3 N$ X. `- }  p8 H│      5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4
% f4 p7 m+ I) s( ]3 w7 ?│      ( K5 Z/ d' U' H3 U9 s
├─第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建+ x+ m1 ~" @( D  ~. K& l
│      图文：6-1 本章重点难点提点[缺]: u! M0 E: A% {( W  a
│      6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计.mp4/ R: H( F# m# u' g
; ~! i# l$ c8 n% y4 X3 n8 F9 h│      6-3 开发环境搭建.mp4  n0 _$ b1 Z9 `. @- d* {/ _
│      6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4
# w) s8 Q* g% b4 i* z│      9 i! f( L9 @: A7 F2 L2 S5 l
6 C% ~) r3 |, ~9 D5 f" n# |├─第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
│      7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4
8 I! {! ~; A1 @9 g4 j│      7-2 用户访问页面实现.mp47 C. n! g! r( p9 {) Q
│      7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4
│      7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp42 O( h5 L& ~- U/ Q5 ~
│      ! _; e7 Q- u7 C$ l1 @
├─第8章 推荐系统搭建——数据层
│      8-1 数据上报（上）.mp4
│      8-2 数据上报（下）.mp4; ^' `& D3 q' w9 S5 |/ `; p
/ N! ]0 a8 C( R, @│      8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4
( n) Q9 ]. ]& \; I; t6 J│      8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4% i1 m% }! @5 c
│      8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4
│      8-6 分析用户行为和商品属性.mp4
│      % p; G; w) v- z: ^) H- V( r
├─第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
- v# P3 F. g/ i│      9-1 基于用户行为构建评分矩阵.mp4( R$ x$ Q" D5 b: Y: L
│      9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上）.mp43 ^+ `0 z$ F$ b- }
% D- X( v' y6 Y│      9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4
: _5 G/ |2 d: Y; `│      9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上）.mp4& ?  M/ U8 b6 u+ d
│      9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下）.mp48 V9 K7 R4 H+ m
, A" z  a' {' x│      9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4+ j; D# v) U; J) a& s
  I4 H" V4 L9 k% B: N0 e+ e1 k│      9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4
│      9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4/ {6 I! p  e7 H% W
1 j# T% L5 u2 s6 g( c│      9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4
│      9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4
5 j: N- B$ V$ `│      9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4
1 z2 O/ d5 U  a" s) f│      
├─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
6 O9 \* Z* H* @" t! {3 d" l) [│      10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4
( d7 h; T! X! `│      10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4
│      7 ^# ?, N3 I' y6 h+ g; m
├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块$ \7 r* `; T9 ^& F
( G  m. s6 f7 Q' y5 U6 v1 m; l5 e│      11-1 AB Test.mp41 Z, U6 A1 y# ]+ \6 e) ?2 y
│      11-2 AB Test的分流管理.mp4
│      11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4
; `- H/ e: k9 l9 o# m% J; F$ d+ G│      11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4+ Z' I2 h0 O: Z* n1 a
& q5 {, F* I+ y+ i" Y* ^│      11-5 常用评测指标.mp4
│      
├─第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法* k, O3 `$ r& R$ o; G9 j; D
8 |) x* S6 Z# W4 T+ a│      12-1 基于Apriori的关联算法.mp47 I% U. U& @" L7 ^3 V
# s6 M% z0 c5 z  I" b│      12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4
│      12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4$ J, E( P4 l! c$ Y' C
│      12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4" s! d  [+ L, Z4 M
1 M* Q& h$ W+ m6 F* Y│      12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4" m+ F# \: O2 p/ Y
8 k, i9 P5 V2 c  w5 X7 H│java8.com
7 w- U" x1 Q, S3 x1 {" [; z8 @├─第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法- h3 Q3 L; Y' S9 [& U* c
│      13-1 RBM神经网络.mp46 O: c4 d/ b' r# F& {  Q$ ~- K
│      13-2 CNN卷积神经网络.mp4
9 o. Y) ]4 \( i1 R" ^3 L' ?! l│      13-3 RNN循环神经网络.mp4) L! ?# Y5 ?4 k+ ~2 |/ q
│      
├─第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法' ^. R& ~* a6 ?6 \
│      14-1 文本向量化.mp4+ k( X' ?) C5 L& f0 ]! U" ^
+ R3 U- S6 K' M$ B: b( N/ \* f│      14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp46 B  W: |9 P9 t
│      14-3 课程总结.mp4: f9 T" G- X( A: I5 Q+ z
│      
  B' W$ C. Q2 r, N# d3 s└─课程资料1 u- C6 M/ F8 E( Z
0 @# t8 q: O0 p- D& S$ p        代码.zip
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