视频齐全,缺文档目录已红字标出

├─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
        代码.zip