[大数据与云计算] (全)Spark2.x+协同过滤算法,开发企业级个性化推荐系统(EV4)

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2020-5-15 16:13:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
    (全)Spark2.x+协同过滤算法,开发企业级个性化推荐系统(EV4)
    〖课程介绍〗:
    ' [* o/ j! t* O( U5 f' s8 I        在大数据行业内,除了懂平台开发,还需要什么样的硬技能?答案是算法原理。懂得算法原理,比只会开发平台更具有竞争力。目前,熟悉推荐算法的人才非常稀缺,既懂推荐算法原理、又懂得如何用大数据技术实现的人才,将会非常受欢迎。另一方面,个性化推荐已成为互联网产品的标配,在大数据行业内,推荐系统主要应用于电商,资讯内容(视频或文字)平台(如:今日头条),本门课程是个性化推荐算法案例课,着力于从算法原理角度,提升大数据工程师硬实力,并结合Spark 2.x 最新版本,手把手教你把算法落地,带你从0 到 1 搭建完整的个性化推荐系统。  _% W# i0 ~  s9 N: T  b

    8 I: S4 a4 j- H9 F5 z# t; J〖课程目录〗:1 n  B% A( I1 _8 G/ E* F
            第1章 课程介绍与学习指南
    , l: U; Q/ D9 J7 c5 Z7 ]$ K        本节主要进行课程的介绍,学习路线与指南,如何更好的学习本课程?为什么要学习本课程,学习本课程具体能收获什么?
    * N% h$ Y5 f6 C1 T! X  g6 C7 v8 b5 f
             1-1 课程介绍及导学 试看( ^% d7 a# \0 ?2 f# m& P
             1-2 怎么更好的使用慕课平台& o7 S( S) M& }
             1-3 你真的会问问题吗?4 G' U- ]7 k8 t7 F
            第2章 了解推荐系统的生态
    & p% Q; X" {: `/ R, s: b        本章带你了解推荐系统的生态,让你从思维上重塑对推荐系统的认知。了解推荐系统是由哪些关键元素支撑的,推荐算法的分类以及什么才算一个好的推荐系统6 P* y* W2 R7 d# O4 r" z7 N5 T. b

    ! ]+ c& {$ ~% V0 J         2-1 推荐系统的关键元素和思维模式 试看
    & y: N! G1 i4 v, Q; x         2-2 推荐算法的主要分类
    3 e2 v8 h; R9 M2 j8 s2 X6 F9 u, P/ N. G         2-3 推荐系统常见的问题
    * e/ Z/ F9 f  S) O         2-4 推荐系统效果评测& C% c1 p4 V9 A# V+ t
            第3章 给学习算法打基础+ n: f' `  P" ~8 ]2 ?
            本章回顾并梳理了学习算法必需的数学知识和统计学知识,帮助大家巩固基础,平滑过渡,为后面学习推荐算法做铺垫。
    # R4 S+ F4 s7 R& A* f+ ]) i) r$ B( `) L# ]  i' c: m
             3-1 推荐系统涉及的数学知识 试看
    / l; R, O& }4 h         3-2 推荐系统涉及的概率统计知识9 w- I4 ^: k; V3 n
            第4章 详解协同过滤推荐算法原理# K2 M  n7 O. t; A
            本章介绍推荐算法中最常用也最受欢迎的协同过滤推荐算法。首先巩固学习协同过滤特有的数学基础,然后分别从推荐算法的三个类型:基于用户,基于物品,基于模型来展开,并且对它们进行代码演示。+ q" Z  S* E' r. w; y1 C  X

    ! y7 {6 M8 G3 K, P0 C         4-1 本章作业- G! w. r7 y* r/ O4 _3 w
             4-2 协同过滤的数学知识:最小二乘法
    9 c8 T  r6 R5 ?         4-3 协同过滤的数学知识:梯度下降法" h4 e$ \+ z6 b8 C' |* H! [
             4-4 协同过滤的数学知识:余弦相似度
    . c( N5 Y9 `5 I$ V# k         4-5 什么是user-based的协同过滤
    1 |2 A0 n+ V$ `1 a* k         4-6 基于Spark实现user-based协同过滤% E# ^0 I, T/ b8 ~5 X
             4-7 什么是item-based协同过滤) m& Y: O, \" n* k. l
             4-8 基于Spark实现item-based协同过滤9 \  M6 P* p, d% V
             4-9 基于模型的协同过滤6 p' D. a, ~/ _, s# Q
             4-10 基于矩阵分解模型的两种算法:SVD和PMF
    - Z) q/ d  O6 n1 }1 i; T0 [  Z         4-11 缺失值填充
    . [1 f2 _! y  p        第5章 Spark内置推荐算法ALS原理7 y  }% L( l7 J8 y% e8 ]% t) X
            本章讲解Spark内置的推荐算法:ALS。从算法原理、Spark上实现、源码阅读,这3个方面全面讲解ALS算法。7 k7 r9 F0 j" m: E2 j: k. J
    $ B# L( v7 ^5 x
             5-1 ALS 算法原理$ {( _( m$ l' d( x$ p. Z
             5-2 ALS 算法在Spark上的实现% x9 h3 A$ G2 W8 d" |6 \1 I
             5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析
    ; c/ O) v( C$ U% t$ O. i' `" p        第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建) i. V% m6 P6 t: f
            开始进行推荐系统的实操了!大家准备好了吗?这章我们进行对整个推荐系统做一个需求分析。并且手把手带领环境搭建。
    # f  R  ^+ r- @- a# ~* z" B' W6 _9 [/ z$ }4 |
             6-1 本章重点难点提点* b! ]) K( G6 f- N1 U& O2 J( D# J, `
             6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计
    6 C' M/ Q4 x  N6 o: Q" [8 \         6-3 开发环境搭建  j; i1 K% I, D' F8 q# g
             6-4 环境问题 工具问题 版本问题
    7 l2 j& Z% v& ?9 y6 L; d- c% h2 O         6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
    & ~" [, f  j: _1 z* i1 y# [$ f4 {        第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
    / w& b5 d4 u8 R        先从简单内容起步,一般大数据开发工程师主要负责数据的收集和分析,这里为了演示方便我们制作了简单的前端页面,使用了 VUE、Element-UI和EChatrs
    ( y; P0 Q4 @7 o5 }$ T  k% ]  r0 f- _0 ]2 B
             7-1 VUE+ElementUI简单入门9 ]1 w: o* G& `8 i# s
             7-2 用户访问页面实现
    8 R$ K* |1 r1 _2 a; |9 @  o         7-3 AB Test 控制台页面(上)3 C5 d5 {/ G* N( s
             7-4 AB Test 控制台页面(下)( C8 r, p! p" U7 X. h
            第8章 推荐系统搭建——数据层" ^0 c# R4 x4 l& q% E* e
            做好前期准备,终于步入正轨了,大家是不是都按耐不住了?本章将带领大家开发项目的数据层的部分,分别实现数据采集、清洗、分析等功能。- I8 b2 |& C5 F! p2 X9 ?; M

    3 s# k6 _0 E3 T) Z" D* C6 G& g         8-1 数据上报(上)
    " g. a3 {' r" a/ l$ Z         8-2 数据上报(下)
    + y* h3 A' I2 o. Q         8-3 日志清洗和格式化数据(上); K, l% F, E. P9 _) t$ W. e" X, c
             8-4 日志清洗和格式化数据(中)9 f% ]# Y; {0 k2 M9 c, S
             8-5 日志清洗和格式化数据(下)
    - @* p2 [* P* R8 x         8-6 分析用户行为和商品属性- Q* ?4 \7 J, s: Z" H0 W, u
            第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
    ( G, f0 o5 K- j/ j7 {. i  Z        本章将要介绍本次项目的重难点,推荐引擎模块的搭建。主要讲解推荐模块的几个核心:召回,过滤,特征计算和排序。逐步完成实时推荐架构的搭建。: @0 |% p( \3 e; H7 o5 e

    & l& w6 Z% P+ ?0 A         9-1 基于用户行为构建评分矩阵: m1 i; q7 v- h/ l- P. Q- A$ W
             9-2 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(上)
    $ L3 }/ s4 I' g% g8 w         9-3 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(下)
    / J+ m, A! ~9 w) }0 _" A# L# k         9-4 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(上)$ m" e8 G/ u  Z4 F
             9-5 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(下)
    ; b$ q* s6 R7 w" O* [- N- N         9-6 离线推荐:写特征向量到HBase
    2 V) D& @. f1 p/ D; [/ T3 B9 s         9-7 离线推荐:基于模型的排序
    . f+ f% a) r% t% W! G         9-8 实时推荐:Storm解析用户行为
      r' D! v1 m6 Z: T. l* o         9-9 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-原理# {1 S/ o% C& I6 d. Q' z
             9-10 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-代码实现
    ) c9 w4 Q5 N- G' f* p4 }+ v1 K         9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理8 @5 e9 `+ g8 A0 `0 |
            第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
    2 @# s7 Q; T& z+ v2 c, ~: Z        本章演示个性化推荐系统的评估模块的搭建。主要是介绍主流的测试模块A/B测试,逐步开发搭建一个完整的A/B测试后台! m' \# V, {' s1 x" P& f% Z% U

    ' R, b: S& f% D+ W         10-1 数仓ODS和DWD层搭建
    2 j5 t5 L* b; ]9 M, \" J  p$ C         10-2 搭建用户行为日志数据仓库
    ! y: H# g+ B* U3 b6 T         10-3 利用外部分区表存储用户行为
    * D. b/ u. Y- _) N, x+ T9 q        第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块1 Z; L  v) H# A! n* S9 t* Y# A
            本章演示个性化推荐系统收尾环节,评估模块的搭建。主要介绍主流的测试模块A/BTest,逐步搭建一个完整的A/B测试后台% Z! H: b  R2 R/ S' N9 D9 t

      U7 J5 m' v* J% M7 U         11-1 AB Test4 t# ]* M9 H. y7 w7 p4 W0 I) H
             11-2 AB Test的分流管理
    8 Y0 {* i  i, O$ W         11-3 搭建AB Test 实验控制台(上)
    0 z4 e; G, c  q' [- I: r0 J         11-4 搭建AB Test 实验控制台(下). ]5 ^& |4 K  @9 e+ h4 K9 _
             11-5 常用评测指标
    $ I. d2 M& K8 y; _9 d, u. W        第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法3 _; p" u" o) a! d: i0 Q
            本章讲解两个主要的关联规则推荐算法,Apriori和FP-Growth,并通过Spark去演示这两个算法的实现。- h; K  c. X- x, T/ |  j
    $ G  _4 ~  C0 [, T, G6 v
             12-1 基于Apriori的关联算法/ A6 V# ^; ]6 Y( T. X
             12-2 基于Spark实现Apriori算法(上)
    " @5 {! D4 a6 Q4 u8 K& p         12-3 基于Spark实现Apriori算法(下)( W3 p+ {0 C+ b6 n5 e3 y
             12-4 基于FP-Growth的关联算法" @' o! d5 k" E4 W7 P: n
             12-5 基于Spark实现FP-Growth算法0 f6 V% Z4 d* b' }8 Y5 f1 X
            第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法( V: a  {0 _* N+ q! ^
            本章主要讲解主流的基于机器学习的推荐算法。首先介绍RBM随机网络原理,接着分别展示基于 RBN、CNN、RNN的推荐算法,演示如何实现。7 i9 w* v" n, k+ g5 P

    , m% |% |! W4 w$ Z( ~3 D; p) r         13-1 RBM神经网络
    ! u; f" L( x4 @: O, L/ R  V0 \% D         13-2 CNN卷积神经网络, z4 u/ w  ?5 C8 v/ Q
             13-3 RNN循环神经网络! ~7 G! g6 y. l: B5 a# L  x
            第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
    * f$ D1 [- v) J: ?7 C        本章主要介绍主流的基于内容的推荐算法,分别介绍TF-IDF算法、文本向量化、用户行为向量化和长期模型。最后对所有算法知识以及课程项目进行一个总结和展望。) k- l4 s! X& K

    3 M; k$ A1 d0 `         14-1 文本向量化 + ~" S' ?. ^2 w7 q* c
             14-2 基于Spark实现TF-IDF 2 z, E$ o% W  j
             14-3 课程总结 6 B4 A9 h8 u( \0 f
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    慵懒
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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