Spark2.x+协同过滤算法,开发企业级个性化推荐系统【完结无密】

Spark2.x+协同过滤算法,开发企业级个性化推荐系统【完结无密】

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课程目录
││├─第01章 课程介绍与学习指南
││├─第02章 了解推荐系统的生态
││├─第03章 给学习算法打基础
││├─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
││├─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
││├─第09章 推荐系统搭建——推荐引擎
││├─第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
││├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
││├─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
││├─课程资料
下面是详细目录
││第01章 课程介绍与学习指南/
│││├─1-1 课程介绍及导学.mp4 25MB
││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 27.2MB
│││├─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
││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 19.1MB
│││├─3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4 30.8MB
││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
│││├─4-12 缺失值填充.mp4 91.3MB
│││├─4-2 本章作业.mp4 7MB
│││├─4-3 协同过滤的数学知识:最小二乘法.mp4 46.2MB
│││├─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
│││├─4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4 70.9MB
│││├─4-8 什么是item-based协同过滤.mp4 54MB
│││├─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
│││├─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/
│││├─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
│││├─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
│││├─8-2 数据上报(下).mp4 107.1MB
│││├─8-3 日志清洗和格式化数据(上).mp4 107MB
│││├─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
│││├─8-6 分析用户行为和商品属性.mp4 15.1MB
││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 26.4MB
│││├─9-10 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4 63.7MB
│││├─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
│││├─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
│││├─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
│││├─9-6 离线推荐:写特征向量到HBase.mp4 16.2MB
│││├─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
│││├─10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4 45.8MB
││第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块/
│││├─11-1 AB Test.mp4 8.1MB
│││├─11-2 AB Test的分流管理.mp4 9.8MB
│││├─11-3 搭建AB Test 实验控制台(上).mp4 110.2MB
│││├─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/
│││├─12-1 基于Apriori的关联算法.mp4 13.7MB
│││├─12-2 基于Spark实现Apriori算法(上).mp4 71.2MB
│││├─12-3 基于Spark实现Apriori算法(下).mp4 104MB
│││├─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
││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/
│││├─14-1 文本向量化.mp4 19.5MB
│││├─14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4 78.7MB
│││├─14-3 课程总结.mp4 35.7MB
││课程资料/
│││├─代码(双击自解压).exe 10.9MB

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