【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
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3 B2 ~0 M) _/ x* v. P9 X3 Q' X! r〖课程目录〗：
├─第1章 课程介绍与学习指南
│      1-1 课程介绍及导学.mp4+ A# t+ Y  \. r; X
│      
$ j) x$ ~. ]" f$ b4 l0 p├─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]
: f; {( B7 F# ?! w! {. {) z8 z: q" d│      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
6 z" \; g& q' G5 {- ]6 L3 C4 C% t$ {  p│      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
* B# E5 @4 F( ?7 ^9 K│      图文：3-1 本章重点难点提点[缺]
│      3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp48 M) B9 `1 f2 p
│      3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4% N9 ?) g" |9 M3 z( Y* r
│      ; 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
3 w4 h6 g- s4 C│      4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4
& k  \' s: ?) Q9 G│      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 d% Y7 P" b1 V( w! ^7 a4 C│      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
; J9 h- q$ O+ C* D" F│      4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4
. V) q0 U, y( p' \2 A│      4-10 基于模型的协同过滤.mp4
! q9 \, z! T/ z" `4 V5 H% C# W│      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# _
0 [8 t( f" |8 B5 Y6 z│      4-12 缺失值填充.mp4& P$ ?4 y# G! T, c* y% B5 {& [3 D
* @0 u9 P) }+ @5 {│      
8 U6 f* b3 i. A# G6 k├─第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
│      5-1 ALS 算法原理.mp4
( G5 \) T0 I! O6 P; H& i0 K│      5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4/ E4 X, N; ~* Q% m  o' |
6 q6 q, Q. ^4 n. M* u7 V; z│      5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4
6 a  D9 w% X; W& N│      ( K5 Z/ d' U' H3 U9 s
. w4 l2 ^8 F8 T6 ^+ ]4 K├─第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建+ x+ m1 ~" @( D  ~. K& l
6 S3 {, G/ y% w) N5 M2 f* q6 c; I│      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* {/ _
' }, b8 [9 ?& w& o+ |/ u│      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
8 K1 k* T4 X2 K' ^! x│      7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4
4 {: T1 o2 W  e+ ^│      7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp42 O( h5 L& ~- U/ Q5 ~
7 H- D" M4 V8 i- B, H│      ! _; e7 Q- u7 C$ l1 @
├─第8章 推荐系统搭建——数据层
, D: s1 T7 X% ^5 X│      8-1 数据上报（上）.mp4
│      8-2 数据上报（下）.mp4; ^' `& D3 q' w9 S5 |/ `; p
& v1 R. g' M( V2 o$ t' O5 ^* M│      8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4
$ c* X! q; R) {! N/ M+ G│      8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4% i1 m% }! @5 c
4 D6 Y5 s: v" M- k1 ]( G│      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
# O$ m, O- A' `: ^1 \5 A$ H7 r│      % p; G; w) v- z: ^) H- V( r
├─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.mp4( R$ x$ Q" D5 b: Y: L
# U* u& E- h+ K* _2 b│      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- }
; @8 w2 x# U- x2 K9 w# w│      9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4
& E3 x" R" ?+ N2 o│      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
│      9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4+ j; D# v) U; J) a& s
│      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 ]0 z. t8 i8 X% z8 M# m% Z│      9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4
3 ?$ s% ^, ?: F1 o. y* @│      9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4
* a4 y# `' u& I  t- O& y│      9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4
│      
6 c, Y* u# Q) E8 x$ g├─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
│      10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4
' a( K9 C) P) X+ ?; b, v│      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
5 U$ R6 I4 \1 O* A6 t! N6 W│      11-1 AB Test.mp41 Z, U6 A1 y# ]+ \6 e) ?2 y
. {$ a$ R6 d% `& T3 T3 I1 d8 \│      11-2 AB Test的分流管理.mp4
7 H/ N5 k. V, I3 E+ o. q│      11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4
/ h+ n$ D4 N+ c, Q& O4 w│      11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4+ Z' I2 h0 O: Z* n1 a
8 Q& w, u% L# k) j│      11-5 常用评测指标.mp4
│      
- M4 z6 u- D3 d├─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
1 y) X' {1 C' J1 V* T" j, n4 O│      12-1 基于Apriori的关联算法.mp47 I% U. U& @" L7 ^3 V
" k7 D, N1 [/ h& g6 [6 p│      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
; t/ k  _3 S: C. }% i│      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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├─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
0 M6 R3 f( c; p4 |│      13-2 CNN卷积神经网络.mp4
# E9 J1 V: s/ l2 S- I│      13-3 RNN循环神经网络.mp4) L! ?# Y5 ?4 k+ ~2 |/ q
- t0 @) Y8 f+ J1 D│      
) z% W& |7 C7 k  y+ f├─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
0 [" Z/ e. g" \# S5 {│      
└─课程资料1 u- C6 M/ F8 E( Z
; V' c! V4 ^6 i3 Q1 q, H, g4 I        代码.zip
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