Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统【完结无密】

蓝梦依依

课程目录
- V6 O  `: U' X0 O0 O" X0 g││├─第01章 课程介绍与学习指南
3 q4 ?9 m. }8 ]  g, _││├─第02章 了解推荐系统的生态
││├─第03章 给学习算法打基础
8 p) K& S" [* v& u" ]││├─第04章 详解协同过滤推荐算法原理
││├─第05章 Spark内置推荐算法ALS原理
+ X3 P1 [9 h( Y1 `  ]3 |││├─第06章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
││├─第07章 推荐系统搭建——UI界面模块
││├─第08章 推荐系统搭建——数据层
* t% w$ @5 |/ v& ]% |& m$ B, D' h││├─第09章 推荐系统搭建——推荐引擎
1 m8 h& z7 Q% z1 ]││├─第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
  m5 B/ q1 p2 C  b! g! U9 @. S││├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
6 @: l8 j. Y, {6 z2 D9 L$ i││├─第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
││├─第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
││├─第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
% D8 n7 ?4 u( d! q1 T' n4 l││├─课程资料
下面是详细目录
/ M/ f* g5 `9 u" y││第01章 课程介绍与学习指南/
' h2 {' M# a2 x0 {. q, S& H( f+ y│││├─1-1 课程介绍及导学.mp4 25MB
+ ~; r4 o. p# w2 m: l2 e" u; ?+ B││第02章 了解推荐系统的生态/
8 a1 f( W5 M1 ]" L2 F│││├─2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4 27.2MB
! n( v  P  z) V. `& P│││├─2-3 推荐算法的主要分类.mp4 33.1MB
│││├─2-4 推荐系统常见的问题.mp4 17.6MB
│││├─2-5 推荐系统效果评测.mp4 39MB
" Y& s1 @( s# ^  R││第03章 给学习算法打基础/
; G- D9 _- E% {│││├─3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp4 19.1MB
3 X$ L! R: d+ P+ L7 _│││├─3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4 30.8MB
1 |. }' F6 Z: y││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 8.9MB
│││├─4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4 53.3MB
1 y* c9 R& n0 r, h9 e# Q│││├─4-12 缺失值填充.mp4 91.3MB
6 X+ G/ \8 ^# A1 K% ^│││├─4-2 本章作业.mp4 7MB
9 s/ M, P5 y6 ~/ m5 E$ v- n6 P& {│││├─4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4 46.2MB
+ j' Z* G; f1 r0 `$ k. G" ^, R│││├─4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4 85MB
│││├─4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp4 43.4MB
│││├─4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4 65.4MB
6 C( L4 m, ~! L0 P4 K% E│││├─4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4 70.9MB
4 a$ D! {; H' V+ N8 T0 K│││├─4-8 什么是item-based协同过滤.mp4 54MB
, r" X- K4 q# A0 F7 J+ m! n) h│││├─4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4 68.8MB
││第05章 Spark内置推荐算法ALS原理/
│││├─5-1 ALS 算法原理.mp4 13.3MB
│││├─5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4 112.4MB
│││├─5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4 78.3MB
││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 8.8MB
│││├─6-3 开发环境搭建.mp4 84.1MB
  q8 q, e% N% L# _│││├─6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4 25.5MB
││第07章 推荐系统搭建——UI界面模块/
8 K2 i6 [) ]9 S& f' B1 @7 j│││├─7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4 41.4MB
│││├─7-2 用户访问页面实现.mp4 48.2MB
│││├─7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4 47.1MB
) j  M$ e, H6 D& |" K│││├─7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4 90.8MB
││第08章 推荐系统搭建——数据层/
│││├─8-1 数据上报（上）.mp4 72.3MB
& z  W1 L6 S/ w8 }│││├─8-2 数据上报（下）.mp4 107.1MB
. o& _! ]' {; e# h- w│││├─8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4 107MB
: I* d9 J8 y+ U6 @) J│││├─8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4 105.1MB
│││├─8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4 115.1MB
; K% L. n" P  ~, Y/ J7 V1 O│││├─8-6 分析用户行为和商品属性.mp4 15.1MB
. v7 y! d9 z6 v  f, v5 `! O, M3 L! e││第09章 推荐系统搭建——推荐引擎/
: e- R3 Y3 C8 }│││├─9-1 基于用户行为构建评分矩阵.mp4 26.4MB
* p( K" G9 x5 A' j0 Y│││├─9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4 63.7MB
, ]0 Y# c  c, s! D│││├─9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4 56.4MB
│││├─9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 84.2MB
% K4 K% ^8 o% }" S│││├─9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 100MB
│││├─9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 150.8MB
* C" s  m* L8 X$ x; L* s│││├─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
% b3 }$ G% {$ ]' w9 d& ?│││├─9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4 16.2MB
! @. b; _1 D, r( k: F- J: q+ e│││├─9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4 31.5MB
│││├─9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4 82.7MB
│││├─9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4 20MB
││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 20.7MB
│││├─10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4 46.5MB
, f+ ?3 _% ?' |& Q  ?4 _│││├─10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4 45.8MB
0 d) E4 g; L+ m# Z7 x- P││第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块/
6 l7 J  `: k) s│││├─11-1 AB Test.mp4 8.1MB
( |4 c) Q' [- O│││├─11-2 AB Test的分流管理.mp4 9.8MB
& R" W) h6 p% x, u│││├─11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4 110.2MB
. ^$ n0 Z6 `: D( w0 d│││├─11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4 56.2MB
│││├─11-5 常用评测指标.mp4 9.3MB
││第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法/
8 G9 t" @) O5 d( D│││├─12-1 基于Apriori的关联算法.mp4 13.7MB
+ J  |0 x9 h, @! [* y. Z& w8 v│││├─12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4 71.2MB
6 E' ^" d; p, r7 @│││├─12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4 104MB
$ |( ^8 b5 N/ J6 i1 U; i3 {. @4 _# y│││├─12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4 21.3MB
│││├─12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4 64.6MB
+ f) _# R2 X& T, v7 ^( `, }7 @││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 11.8MB
│││├─13-2 CNN卷积神经网络.mp4 16.8MB
│││├─13-3 RNN循环神经网络.mp4 21.8MB
││第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法/
: _$ h( e+ E/ u/ L│││├─14-1 文本向量化.mp4 19.5MB
│││├─14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4 78.7MB
2 _: {" M) f# Q│││├─14-3 课程总结.mp4 35.7MB
% J1 z- v: X9 e││课程资料/
│││├─代码(双击自解压).exe 10.9MB


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学习学习java架构师

依依回首

不错哟 谢谢楼主

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java菜鸟

好好学习 天天向上