┣━mksz431 – Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统
┣━第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
┣━14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4
┣━14-3 课程总结.mp4
┣━14-1 文本向量化.mp4
┣━第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
┣━9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (2).mp4
┣━9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (2).mp4
┣━9-7 离线推荐：基于模型的排序 (2).mp4
┣━9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (2).mp4
┣━9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (2).mp4
┣━9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (2).mp4
┣━9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (2).mp4
┣━9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (2).mp4
┣━9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (2).mp4
┣━9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (2).mp4
┣━9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (2).mp4
┣━第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
┣━10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4
┣━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
┣━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
┣━12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4
┣━12-5 基于Spark实现FP-Growth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
┣━第1章 课程介绍与学习指南
┣━1-1 课程介绍及导学.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7章 推荐系统搭建——UI界面模块
┣━7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4
┣━7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4
┣━7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4
┣━7-2 用户访问页面实现.mp4
┣━第8章 推荐系统搭建——数据层
┣━本章精华部分.mp4
┣━8-1 数据上报（上）.mp4
┣━8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4
┣━8-2 数据上报（下）.mp4
┣━8-6 分析用户行为和商品属性.mp4
┣━8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4
┣━8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4
┣━第3章 给学习算法打基础
┣━3-2 推荐系统涉及的数学知识 (2).mp4
┣━3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (2).mp4
┣━课程资料
┣━代码资料.zip
┣━第6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 (2).mp4
┣━6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (2).mp4
┣━6-3 开发环境搭建 (2).mp4
┣━第2章 了解推荐系统的生态
┣━2-3 推荐算法的主要分类.mp4
┣━2-2 推荐系统的关键元素和思维模式.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11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
┣━11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4
┣━11-5 常用评测指标.mp4
┣━11-2 AB Test的分流管理.mp4
┣━11-1 AB Test.mp4
┣━11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4
┣━第4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
┣━4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4
┣━4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4
┣━4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4
┣━4-12 缺失值填充.mp4
┣━4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4
┣━4-8 什么是item-based协同过滤.mp4
┣━4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4
┣━4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp4
┣━4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4
┣━4-2 本章作业.mp4
┣━第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
┣━5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4
┣━5-1 ALS 算法原理.mp4
┣━5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4
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