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Spark2.x+协同过滤算法,开发企业级个性化推荐系统

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  • TA的每日心情
    qdsmile擦汗
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    发表于 2023-10-22 03:13:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    ├─第1章 课程介绍与学习指南
    │      1-1 课程介绍及导学.mp4
    │      
    ├─第2章 了解推荐系统的生态
    │      [图文]2-1 本章重难点提点[缺]
    │      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
    │      2-4 推荐系统常见的问题.mp4
    │      2-5 推荐系统效果评测.mp4
    │      
    ├─第3章 给学习算法打基础
    │      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.mp4
    │      3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4
    │      
    ├─第4章 详解协同过滤推荐算法原理
    │      图文:4-1 本章重点难点提点[缺]
    │      4-2 本章作业.mp4
    │      4-3 协同过滤的数学知识:最小二乘法.mp4
    │      4-4 协同过滤的数学知识:梯度下降法.mp4
    │      4-5 协同过滤的数学知识:余弦相似度.mp4
    │      4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4
    │      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
    │      4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4
    │      4-10 基于模型的协同过滤.mp4
    │      4-11 基于矩阵分解模型的两种算法:SVD和PMF.mp4
    │      4-12 缺失值填充.mp4
    │      
    ├─第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
    │      5-1 ALS 算法原理.mp4
    │      5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4
    │      5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4
    │      
    ├─第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
    │      图文:6-1 本章重点难点提点[缺]
    │      6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计.mp4
    │      6-3 开发环境搭建.mp4
    │      6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4
    │      
    ├─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.mp4
    │      7-3 AB Test 控制台页面(上).mp4
    │      7-4 AB Test 控制台页面(下).mp4
    │      
    ├─第8章 推荐系统搭建——数据层
    │      8-1 数据上报(上).mp4
    │      8-2 数据上报(下).mp4
    │      8-3 日志清洗和格式化数据(上).mp4
    │      8-4 日志清洗和格式化数据(中).mp4
    │      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
    │      
    ├─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
    │      9-2 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(上).mp4
    │      9-3 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(下).mp4
    │      9-4 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(上).mp4
    │      9-5 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(下).mp4
    │      9-6 离线推荐:写特征向量到HBase.mp4
    │      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
    │      9-9 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-原理.mp4
    │      9-10 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4
    │      9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4
    │      
    ├─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
    │      10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4
    │      
    ├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
    │      11-1 AB Test.mp4
    │      11-2 AB Test的分流管理.mp4
    │      11-3 搭建AB Test 实验控制台(上).mp4
    │      11-4 搭建AB Test 实验控制台(下).mp4
    │      11-5 常用评测指标.mp4
    │      
    ├─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
    │      12-2 基于Spark实现Apriori算法(上).mp4
    │      12-3 基于Spark实现Apriori算法(下).mp4
    │      12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4
    │      12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4
    │      
    ├─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
    │      13-2 CNN卷积神经网络.mp4
    │      13-3 RNN循环神经网络.mp4
    │      
    ├─第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
    │      14-1 文本向量化.mp4
    │      14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4
    │      14-3 课程总结.mp4
    │      
    └─课程资料
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