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1 [7 Q/ g# M4 ~$ Q& i& D4 v
' f6 a& l) @- `3 h" Z课程目录2 j* W- M7 s, e3 i& A/ Y, M1 L) Z
││├─第01章 课程介绍与学习指南
; x7 x$ ?! M" X; p# i6 a4 l: k* l││├─第02章 了解推荐系统的生态% W. G6 y8 N- g; o" R( Y- F. f" Y
││├─第03章 给学习算法打基础4 r% I3 q7 X0 F0 V% h7 A
││├─第04章 详解协同过滤推荐算法原理
2 j: i5 E: b9 I$ B' q││├─第05章 Spark内置推荐算法ALS原理, m8 i) s p% |# I, f
││├─第06章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
6 S _. ^! B" C$ z; O││├─第07章 推荐系统搭建——UI界面模块% G# N5 I* P# A9 @5 ]: d
││├─第08章 推荐系统搭建——数据层
9 S7 W4 @" ~ b' F, r││├─第09章 推荐系统搭建——推荐引擎
! h3 r" k) _6 [3 ~5 n: E5 x││├─第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
- V9 {( g+ N/ C) R││├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
* h- H ~2 U6 o4 X& G7 K @* o││├─第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
& C$ N3 }6 @. b││├─第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法8 I2 u; q$ n: t( _! m
││├─第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
8 r6 y( @- s- B││├─课程资料5 P$ ^" q/ k7 [5 N1 P/ a
下面是详细目录
$ L) Z, J2 J6 i% d O││第01章 课程介绍与学习指南/
k* {3 P& F% o│││├─1-1 课程介绍及导学.mp4 25MB8 I, }( f K* C" l, m+ o3 C
││第02章 了解推荐系统的生态/2 N9 D0 @ |9 _% p. N" i# d* K9 K4 p0 @
│││├─2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4 27.2MB
! j! V% H7 L0 I$ [; G│││├─2-3 推荐算法的主要分类.mp4 33.1MB+ n, T% e. F3 k% L/ f
│││├─2-4 推荐系统常见的问题.mp4 17.6MB
; w, \7 _+ k! v( H( y│││├─2-5 推荐系统效果评测.mp4 39MB( X# B }5 C( S7 X8 _3 }2 |& r
││第03章 给学习算法打基础/
- s) I9 P4 d- `5 J8 l│││├─3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp4 19.1MB
4 u: C* J' u; Q# u- O│││├─3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4 30.8MB
6 M n* B8 y+ |5 ?9 Q││第04章 详解协同过滤推荐算法原理/% ^5 Y- Z- @. f
│││├─4-10 基于模型的协同过滤.mp4 8.9MB/ y8 ^. K/ J1 N/ l s
│││├─4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4 53.3MB
) r' L" o- q4 e9 ]# @│││├─4-12 缺失值填充.mp4 91.3MB
" r$ `$ Z: I8 i4 W9 Y7 }7 m/ T│││├─4-2 本章作业.mp4 7MB. U, q9 {; y. m4 m( U6 H/ _& }
│││├─4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4 46.2MB
# u( f0 b& ^( O" L│││├─4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4 85MB
" \" Z. c" E/ e3 k. p( q+ o6 ?│││├─4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp4 43.4MB
' ^/ C# f; |1 _, v# P0 n+ e│││├─4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4 65.4MB* A! ]/ O8 O( A Y, x
│││├─4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4 70.9MB
, M; p0 }) |7 Q% }: {, d# Z│││├─4-8 什么是item-based协同过滤.mp4 54MB. Q3 ?( }$ V6 _" |4 i1 `
│││├─4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4 68.8MB3 w, i$ L* f5 F3 v& U1 X
││第05章 Spark内置推荐算法ALS原理/8 G$ ?) h) D1 m+ o4 C& K- M
│││├─5-1 ALS 算法原理.mp4 13.3MB
% X6 k6 ]/ B2 G' a0 l$ |% x( I& K│││├─5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4 112.4MB$ x$ U$ q3 h2 x' \ ~3 r4 ]
│││├─5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4 78.3MB
: S& f- s1 Z9 B' r││第06章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建/
; D0 R! a/ U+ n$ Y- x W│││├─6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计.mp4 8.8MB1 ]" U; j1 f/ N* N
│││├─6-3 开发环境搭建.mp4 84.1MB" _+ G" _/ a. F/ E# ` a
│││├─6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4 25.5MB
# r9 m1 E* y* l" d/ A% v0 J }( G││第07章 推荐系统搭建——UI界面模块/ Y( M! l, B) V M5 V+ S( w4 _
│││├─7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4 41.4MB
1 Y0 y8 T, J8 i8 ~; ]│││├─7-2 用户访问页面实现.mp4 48.2MB7 g5 v3 Z+ `9 y5 E
│││├─7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4 47.1MB
5 b4 A$ M% }! N( N& S│││├─7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4 90.8MB
1 e* k$ C2 x* z& m+ g6 j││第08章 推荐系统搭建——数据层/$ W4 J$ I p" e2 j( R% I; D
│││├─8-1 数据上报（上）.mp4 72.3MB/ |/ y6 l! c8 T2 }$ c
│││├─8-2 数据上报（下）.mp4 107.1MB
1 C- u: Z% k/ L& ~, F9 h. O│││├─8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4 107MB2 ?0 Q4 Q1 ?( |7 P* S8 U3 |2 E) a
│││├─8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4 105.1MB
" Z, Q7 m7 z6 _4 ^7 \│││├─8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4 115.1MB/ }% \* t6 C3 g& B
│││├─8-6 分析用户行为和商品属性.mp4 15.1MB
T t. b$ @: S. q1 ~ L; S) H( D4 O││第09章 推荐系统搭建——推荐引擎/
/ _9 M6 _) w* i: K0 r) A4 v│││├─9-1 基于用户行为构建评分矩阵.mp4 26.4MB) d$ S* w. Q2 Q" d3 S( K
│││├─9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4 63.7MB
0 C. N& U4 w- l! W│││├─9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4 56.4MB+ S! R: M+ Z" @. |9 f, ?- f
│││├─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
) `" E: p& ?. l) R9 g│││├─9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 100MB
" E% `& B" S3 P4 v' ?│││├─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
+ M% \/ R5 B( _+ I7 R2 m8 r│││├─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
0 e; z% R6 z" D' h( O│││├─9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4 16.2MB0 O3 z% h! N* |3 o3 O* k
│││├─9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4 31.5MB. r3 D4 {# e5 m2 J& n: }
│││├─9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4 82.7MB! _" `6 \6 b8 {/ l$ \; b7 ?! n
│││├─9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4 20MB
; I2 P0 e3 w( p9 |││第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储/3 o' r: q4 V3 l8 r$ ~
│││├─10-1 数仓ODS和DWD层搭建.mp4 20.7MB+ T# d: r0 V; _8 t. O
│││├─10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4 46.5MB
8 _$ p9 e% z7 n1 F, r$ _8 g│││├─10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4 45.8MB) \6 X4 [5 ]$ D" ^9 l8 S
││第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块/
. e" K* P$ `, ?9 @& P& p│││├─11-1 AB Test.mp4 8.1MB' k6 T& h% [8 k* {
│││├─11-2 AB Test的分流管理.mp4 9.8MB
" \- n% F* n& s6 ^3 r" P \│││├─11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4 110.2MB
! q1 ^; {+ N& \1 K) E4 `│││├─11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4 56.2MB' ~/ u1 @4 K j' [6 K# s
│││├─11-5 常用评测指标.mp4 9.3MB
) I0 `# T4 E0 W2 M. B2 I$ @││第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法/; Z2 X) h) u9 Z4 b0 G0 q+ ?4 U2 r
│││├─12-1 基于Apriori的关联算法.mp4 13.7MB
+ `% v( K5 _, w│││├─12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4 71.2MB
" R0 F8 s( A" S│││├─12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4 104MB
6 { Z% f5 y0 O│││├─12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4 21.3MB e! G/ P; J2 L7 Y
│││├─12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4 64.6MB
1 ]) W/ S! I1 y9 E5 g││第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法/
3 D! i# z5 z# ]! m: \│││├─13-1 RBM神经网络.mp4 11.8MB
" d1 T; g9 E+ o│││├─13-2 CNN卷积神经网络.mp4 16.8MB
1 g0 A4 e/ E6 W& p# W- M1 o│││├─13-3 RNN循环神经网络.mp4 21.8MB
- B3 o& i, b8 E6 n3 V% z" C││第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法/
; y A8 ^8 j( L5 ^4 Z│││├─14-1 文本向量化.mp4 19.5MB5 }: n" A" B ?8 p7 B
│││├─14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4 78.7MB
3 Z8 D0 r$ O' X& H/ ]│││├─14-3 课程总结.mp4 35.7MB
1 Q: Z$ _3 Q: p' v3 P3 d3 W││课程资料/
' \9 K( R/ }% N& `│││├─代码(双击自解压).exe 10.9MB
6 E. R% f c4 ~( W( G1 B/ a! ]* B- `
; l. u, W: i. b9 o
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见; E& p) ^( Y0 M3 v7 O" q# J+ S
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发表于 2024-2-28 21:48:01
