【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
Java教程编号：【S0046】-166
1 `2 N7 W: l+ l; ~


* N3 S2 b3 c& s2 w〖课程目录〗：
├─第1章 课程介绍与学习指南
! U* U  G; v& w4 A) q( b3 ]3 l# s│      1-1 课程介绍及导学.mp4+ A# t+ Y  \. r; X
5 L+ a# @2 o. c, V/ M; b│      
├─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]
│      2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4
. H# D3 q3 ]7 `0 N3 L9 \│      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! }
│      2-5 推荐系统效果评测.mp4% N0 `1 @) y8 I& f1 c* B$ a# T8 f% V
│      - j7 ]9 U( v( ^' R6 R% n: k& f) V2 c& ?
├─第3章 给学习算法打基础
9 p& Q4 m0 \: s% H( T0 v│      图文：3-1 本章重点难点提点[缺]
. O' |- A5 [* Y( s/ W│      3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp48 M) B9 `1 f2 p
0 b9 q1 ~1 a& E/ h│      3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4% N9 ?) g" |9 M3 z( Y* r
( d* M% ]# i3 `- @6 A1 K│      ; 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 ^
; L, a4 t' ~/ V6 U% b│      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
$ B; @" \* v! f& E+ R* Q& d3 q6 ], K│      4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4
  N" v* R: i% \│      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
  m3 y7 M& `+ u* R5 k│      4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4+ y* p9 ^8 d& W7 h
, v' C7 t' F! ]/ R* y# D│      4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4
$ l- ~9 P& X. z9 p: _, k│      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
  K6 p* A' w* f5 ?│      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# _
  i# f0 q- j# ]│      4-12 缺失值填充.mp4& P$ ?4 y# G! T, c* y% B5 {& [3 D
│      
* i; }, ]+ R1 {! E; i) v" b: q% }├─第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
│      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' |
│      5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4
  Z% U7 B9 D9 N/ c, c│      ( 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
│      6-3 开发环境搭建.mp4  n0 _$ b1 Z9 `. @- d* {/ _
1 S2 r( e  i+ w/ Z7 ^9 y- h│      6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4
│      9 i! f( L9 @: A7 F2 L2 S5 l
├─第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
│      7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4
│      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
: H! v( L' Y( T│      7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp42 O( h5 L& ~- U/ Q5 ~
' W, H1 @6 y% Y( @│      ! _; e7 Q- u7 C$ l1 @
├─第8章 推荐系统搭建——数据层
" u) r/ z% s  W│      8-1 数据上报（上）.mp4
( x- i2 w& q2 U, J6 _5 v│      8-2 数据上报（下）.mp4; ^' `& D3 q' w9 S5 |/ `; p
│      8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4
1 y: s( J, F# w6 s│      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
+ a, E1 Y, K/ }0 J/ `* f├─第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
1 [  I) ]' Q' V! O& d4 K* }4 ~4 H│      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- }
│      9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4
│      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
: [: u9 c2 ?$ B0 R( D- v/ V* N│      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
. V" [! o& w6 o" M/ p- B4 t+ d│      9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4+ j; D# v) U; J) a& s
2 P( p/ t: `0 Z1 q% |8 C( B8 w│      9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4
9 S1 n" X0 X* r2 v8 G: l& P* p│      9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4/ {6 I! p  e7 H% W
│      9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4
% W3 e) D' D. E# e# _6 O│      9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4
│      9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4
5 x/ h4 B, r2 p( e5 n& G2 d# y│      
  v5 e" T- x6 {" `+ Q├─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
0 Q5 h* C% B4 Y( R│      10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4
; }# B% r8 m1 O9 n7 d9 e│      10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4
) O, X/ K% D% q$ f% s│      7 ^# ?, N3 I' y6 h+ g; m
% \! {" v( A7 R├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块$ \7 r* `; T9 ^& F
" i( m! P$ B5 x$ L( c' u* I│      11-1 AB Test.mp41 Z, U6 A1 y# ]+ \6 e) ?2 y
* s1 @# x* u, W/ @- {│      11-2 AB Test的分流管理.mp4
! x# O0 s& @0 s; k% [1 B  J2 D│      11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4
│      11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4+ Z' I2 h0 O: Z* n1 a
│      11-5 常用评测指标.mp4
" ]0 k5 ^# Q3 C1 U2 z% w│      
6 h/ V- v" r5 {$ A2 E/ [├─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
│      12-1 基于Apriori的关联算法.mp47 I% U. U& @" L7 ^3 V
│      12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4
* M6 m" y0 c) h6 V│      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
│      12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4" m+ F# \: O2 p/ Y
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" o, o5 s$ U: D$ ?2 [' x5 E├─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
" H' d8 M, ]7 m│      13-2 CNN卷积神经网络.mp4
│      13-3 RNN循环神经网络.mp4) L! ?# Y5 ?4 k+ ~2 |/ q
, S9 n7 F- c6 O( ~: ?. W3 ]│      
$ h; }7 \9 y' _5 G8 W- T├─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" ^
│      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
  [/ f; G  W9 J) \/ B│      
; I3 _+ v/ P' c└─课程资料1 u- C6 M/ F8 E( Z
, C% M9 Z" S% f' j; v( n& Y4 ?+ o        代码.zip


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