全部试看小节
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？
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
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
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小简同学
全栈工程师
6年大数据开发挖掘经验，目前在一线大数据分析平台服务供应商，担任推荐系统项目负责人。负责的项目日均日志量达2T，企业核心业务指标比原来提升20%。主持过多个的内部技术分享。
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