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1 {; q5 W; _9 _% K课程目录
' j: g. A1 L9 _││├─第01章 课程介绍与学习指南
1 U& J* r" A) Y S6 f' \││├─第02章 了解推荐系统的生态( ?( \1 s5 D4 @1 [
││├─第03章 给学习算法打基础
& C" e' K& d8 y: F9 M││├─第04章 详解协同过滤推荐算法原理2 l1 ` n' n2 Y0 \0 A0 {; Y* D S
││├─第05章 Spark内置推荐算法ALS原理
1 s5 a k4 }5 W$ Y+ N" S+ h││├─第06章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
. s' D8 |$ [! f5 I( _9 V, i5 C0 P││├─第07章 推荐系统搭建——UI界面模块$ B7 H, s$ |: y4 f2 G
││├─第08章 推荐系统搭建——数据层
# y6 }" n* w3 A9 @││├─第09章 推荐系统搭建——推荐引擎
% E) q, @3 l$ ^1 u6 _; p; Q- T' O││├─第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储4 `. v& w' e9 g$ {
││├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
% K" {: B7 V7 B) d: h" s││├─第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
0 ?9 q" [1 I1 ]" x+ l# h││├─第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
* @& g/ H1 L! r9 s││├─第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
~( ]( k. K; s5 k8 [: P- W││├─课程资料
6 J' C) q1 t, X; q! k3 [下面是详细目录$ a) c- f" G1 o- @/ W
││第01章 课程介绍与学习指南/4 ?; L5 S$ y( i: T. F S
│││├─1-1 课程介绍及导学.mp4 25MB2 e' X9 p# [ o5 W ^( z4 A
││第02章 了解推荐系统的生态/4 O( z( Z3 y" [6 I* @' g
│││├─2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4 27.2MB
5 K' ]2 r( _, O6 S6 `1 |' `1 q│││├─2-3 推荐算法的主要分类.mp4 33.1MB* n! [2 P: I" r5 Y3 \5 A: {
│││├─2-4 推荐系统常见的问题.mp4 17.6MB
9 | V7 ]9 _8 d│││├─2-5 推荐系统效果评测.mp4 39MB
# h9 n: n4 X" p2 J5 A- Y││第03章 给学习算法打基础/
( C2 E/ k8 I* t# ?│││├─3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp4 19.1MB
$ D M3 H: m- N' B. s│││├─3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4 30.8MB+ b! b9 P* F) o O! q
││第04章 详解协同过滤推荐算法原理/% q0 k$ _6 h1 ^8 l! D: u
│││├─4-10 基于模型的协同过滤.mp4 8.9MB4 I6 r! X: B# D
│││├─4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4 53.3MB
' g8 d! |+ B& x6 d│││├─4-12 缺失值填充.mp4 91.3MB
# l2 O4 f `/ J/ d" }: u! u: H& I│││├─4-2 本章作业.mp4 7MB
9 i+ W; p$ V- S+ D6 Q/ d│││├─4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4 46.2MB
5 @' v2 @: q8 `: b4 ?- M' E: W│││├─4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4 85MB; G$ O8 m+ C# U: j/ h+ V( V( |5 u; q
│││├─4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp4 43.4MB7 y5 f! A5 N' B8 |/ H' u) ]
│││├─4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4 65.4MB. E9 `5 v3 L% F) n$ E. A
│││├─4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4 70.9MB8 w) c4 N1 \3 H5 b* n) [
│││├─4-8 什么是item-based协同过滤.mp4 54MB; J- B& n! E3 |: z. d
│││├─4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4 68.8MB% U9 d; L, j& \6 B4 }# t
││第05章 Spark内置推荐算法ALS原理/- d3 L, w1 c( u% A1 `$ h% w
│││├─5-1 ALS 算法原理.mp4 13.3MB
: P& F; ]/ x8 g# J; |8 G# B6 Z! N8 y│││├─5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4 112.4MB7 n9 T1 w+ L1 ~+ X
│││├─5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4 78.3MB
, k. L1 C; E/ I# H9 k1 P+ _ j││第06章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建/5 c0 n2 q$ v. V
│││├─6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计.mp4 8.8MB
5 e5 V: ]- k8 M, M" A: v! U│││├─6-3 开发环境搭建.mp4 84.1MB4 r+ m, ?: m4 F$ F# ]! u
│││├─6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4 25.5MB6 @* _+ G5 o' d" b: b( `
││第07章 推荐系统搭建——UI界面模块/, ?/ y6 I3 V0 M" L4 e
│││├─7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4 41.4MB
9 L5 L; E3 W M: @, o0 A# g3 y│││├─7-2 用户访问页面实现.mp4 48.2MB2 |4 \& @# e1 H( ^: w4 z
│││├─7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4 47.1MB- \$ g& }$ @( \2 f/ b- m0 u
│││├─7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4 90.8MB
' `8 [2 s/ ]' `2 P1 n7 A││第08章 推荐系统搭建——数据层/ S* d: Q7 l/ ~3 v2 ]6 S; Y
│││├─8-1 数据上报（上）.mp4 72.3MB
& u* f0 o* M1 r5 C4 q3 G: }* l│││├─8-2 数据上报（下）.mp4 107.1MB
7 _) ?% [. p+ b5 F, L4 }6 v8 b│││├─8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4 107MB
0 m+ t* O2 U# P( L1 f# c \│││├─8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4 105.1MB
8 B5 A( E3 Z( i0 k% l5 M; Y% J0 O; m) `│││├─8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4 115.1MB' e1 \5 r E5 C$ h0 I
│││├─8-6 分析用户行为和商品属性.mp4 15.1MB
9 e1 x- B6 U* Z, A X: B││第09章 推荐系统搭建——推荐引擎/! G2 L8 R V8 V4 X8 M
│││├─9-1 基于用户行为构建评分矩阵.mp4 26.4MB
" v, B, y+ t7 K3 R│││├─9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4 63.7MB
) R* h& E+ ^! p+ |* Y8 B│││├─9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4 56.4MB
1 _1 N7 O. N3 F8 `% G│││├─9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 84.2MB3 \- Z N" p- M
│││├─9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 100MB% r% |1 z* p% q) ]3 \
│││├─9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 150.8MB2 }1 n: a* Q0 P2 y/ \
│││├─9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 119.5MB
5 V$ f- i, ^6 c2 Y0 W- t1 T│││├─9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4 16.2MB
" g" k* ?* R5 S% }; D( J. @( b) ]5 c│││├─9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4 31.5MB9 ?7 K+ u$ {3 z
│││├─9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4 82.7MB
" }; u: y' {5 K% {+ O( v% k│││├─9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4 20MB
8 w) q! G0 i! S, G. P││第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储/0 K& Q. o% l7 I- i
│││├─10-1 数仓ODS和DWD层搭建.mp4 20.7MB: `' G& z( B4 G/ \+ y+ {
│││├─10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4 46.5MB9 _, ?* O7 M% p s3 j6 Y1 ?
│││├─10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4 45.8MB2 n# v. l- l& J" v5 m
││第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块/# i% o% V. t$ k. M- ?1 ^& R
│││├─11-1 AB Test.mp4 8.1MB" i) r$ B+ P) B" _# u
│││├─11-2 AB Test的分流管理.mp4 9.8MB8 {, J* W) A: G) }
│││├─11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4 110.2MB
9 p! o9 L3 }' w% o$ S│││├─11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4 56.2MB; h% b9 b! k! \# U0 ~2 [$ }5 s
│││├─11-5 常用评测指标.mp4 9.3MB
, K! o8 v/ Z; g# y; u- u││第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法/; D5 ~7 T7 D3 C$ A. M R% U! p2 D
│││├─12-1 基于Apriori的关联算法.mp4 13.7MB( N7 Z Z+ l' X2 y& t2 D
│││├─12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4 71.2MB7 ~/ K1 i6 {/ i: ~4 O, }. E9 E
│││├─12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4 104MB( {. _% a; R0 `( y. y' C
│││├─12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4 21.3MB) |( h) B! p, E$ [
│││├─12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4 64.6MB5 W6 O: ]* u% T, B; _
││第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法/
0 G6 }7 s0 \- N! i" _│││├─13-1 RBM神经网络.mp4 11.8MB) W/ w/ e6 [8 k+ S) _
│││├─13-2 CNN卷积神经网络.mp4 16.8MB) J; I* r+ d# P. n: Z" B7 q. w
│││├─13-3 RNN循环神经网络.mp4 21.8MB7 [3 ]- d+ M1 N+ C
││第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法/* f% a, P7 @$ W) \2 ~5 ~& j
│││├─14-1 文本向量化.mp4 19.5MB
: b) Z& T* {4 i) n, l│││├─14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4 78.7MB
% G& Z% C% ]# Y; H6 p9 h│││├─14-3 课程总结.mp4 35.7MB
* w! e* K3 @* {+ |9 u││课程资料/0 H. K+ i f; I6 [
│││├─代码(双击自解压).exe 10.9MB" u/ i" `% F# H9 y* T7 A @/ X
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, A5 L: N( _ e1 X* o+ g" i: U8 [1 K0 {7 ?5 P0 s, @0 t6 D
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发表于 2024-2-28 21:48:01
