Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统

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├─第1章 课程介绍与学习指南
% C; m' @1 X2 G* a6 @$ U  \- G) r+ n│      1-1 课程介绍及导学.mp4
7 V! E# x$ C/ ]% a8 E1 s( J│      
" m7 G+ G- _, M7 ^├─第2章 了解推荐系统的生态
$ m* h5 u1 V& o│      [图文]2-1 本章重难点提点[缺]
2 x9 M1 {) H2 h" T$ Y" Z" r+ P│      2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.mp4
: D. E" n/ L# @│      2-3 推荐算法的主要分类.mp4
) j. ^5 \1 e0 {│      2-4 推荐系统常见的问题.mp4
│      2-5 推荐系统效果评测.mp4
% y- N& v) `" R# j# Z  a3 X│      
# A  n8 F% D' E├─第3章 给学习算法打基础
│      图文：3-1 本章重点难点提点[缺]
/ l. [/ p- s" p; h3 \. A9 V- O/ b3 l│      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
8 l+ L. b; j8 q& w/ M5 ?│      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
2 i  N( }5 e6 Y  p2 c' {$ p│      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
& o' Y* x% Z- v& a; z, v│      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
│      
9 Q1 _+ x6 a( S0 `0 }├─第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
2 V6 r# P8 D2 c; [│      5-1 ALS 算法原理.mp4
│      5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4
+ Y# f6 z3 `9 Z* j& }, a│      5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4
4 ]# u; Q+ s: U│      
& D8 P% G8 \5 _, H! f9 @$ A( @9 E├─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]
2 v% h# [+ O, [# O, b& o4 _│      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
│      
& N0 P: B, l, `├─第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
4 P- y- d* q! r/ x4 T$ m3 Q" W( ~│      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
! v9 \  g1 ~8 o- m& S" @) `│      7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4
% T: f: h5 m8 f9 n  z3 T  _│      
% x8 b1 C! B9 A├─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
, M7 S# h6 p$ ^1 x6 A0 l│      8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4
. i5 P' Z& G/ q4 f! p' K│      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
: P; F7 |5 Q5 A/ ?6 U+ M│      
& D/ T3 M* ~2 b6 M+ a& q' b├─第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
! u% k; E% o# q# X; z; j│      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
2 n3 }5 J- }9 g) H0 `│      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
. v( J8 C+ m0 g! y& c│      9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4
2 v% F  a% _, e: M5 {2 i│      9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4
: S5 J) F% ?2 G2 D0 i│      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
. f$ l$ W& e/ x) ?, y& J; d│      
: l$ \; T( x5 D% u8 h# ^├─第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
! f5 `% r2 G2 J$ m2 x/ M│      10-1 数仓ODS和DWD层搭建.mp4
7 M2 {$ x& u* l8 y/ F# k│      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
* a: ^0 |: c3 \0 M2 R$ G6 ^│      11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4
│      11-5 常用评测指标.mp4
# h+ w/ a# \3 p8 {4 l: {# ^│      
├─第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
3 Z( O2 G5 G3 g8 }  l# x% E│      12-1 基于Apriori的关联算法.mp4
│      12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4
& ?' s4 _8 g  i: v( U+ [* r│      12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4
3 `. \2 ~, z) P2 |8 |│      12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4
3 i0 c3 R! c! c7 p$ i  ~9 P+ w│      12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4
+ a7 N1 y9 M- D$ `│      
. `, g5 \- S7 s. _├─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
7 r: _) }- Q( {; s) R+ x/ C5 [│      14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4
│      14-3 课程总结.mp4
) l- L; ?; _: e, b& L│      
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        代码.zip
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