Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统【2GB】--mkw
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│├─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
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│├─第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
││ 11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）_.mp4
││ 11-5 常用评测指标_.mp4
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│├─第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
││ 12-4 基于FP-Growth的关联算法_.mp4
││ 12-5 基于Spark实现FP-Growth算法_.mp4
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│├─第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
││ 13-2 CNN卷积神经网络_.mp4
││ 13-3 RNN循环神经网络_.mp4
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│├─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
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│├─第2章 了解推荐系统的生态
││ 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
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│├─第4章 详解协同过滤推荐算法原理
││ 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
││ 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
││ 4-8 什么是item-based协同过滤_.mp4
││ 4-9 基于Spark实现item-based协同过滤_.mp4
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│├─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
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│├─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_.mp4
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│├─第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
││ 7-3 AB Test 控制台页面（上）_.mp4
││ 7-4 AB Test 控制台页面（下）_.mp4
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│├─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
││ 8-5 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
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│└─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
│ 9-10 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
│ 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
│ 9-7 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
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