资源简介

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。

课程目录

—/计算机教程LTDLG/01MOOC/mksz431-Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统（完结）/
├──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  

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