基于Spark 2.x和协同过滤算法开发企业级个性化推荐系统的详细过程可以分为以下几个步骤：
1. 系统设计：首先，需要对推荐系统进行系统设计，确定系统的架构和功能模块。推荐系统的主要功能模块包括用户行为数据收集、数据预处理、特征工程、推荐算法、推荐结果展示等。
2. 数据收集：使用Flume等工具收集用户行为数据，如点击、收藏、购买等。这些数据将作为推荐系统的输入，用于训练推荐模型。
3. 数据预处理：对收集到的用户行为数据进行预处理，包括数据清洗、去重、归一化等操作。预处理的目的是减少噪声，提高数据质量。
4. 特征工程：基于用户行为数据，提取用户和物品的特征，如用户兴趣、物品类型等。特征工程对于提高推荐效果至关重要。
5. 协同过滤算法：使用Spark 2.x和协同过滤算法进行推荐。协同过滤算法主要分为用户协同过滤和物品协同过滤。用户协同过滤是根据用户的相似性进行推荐，而物品协同过滤是根据物品的相似性进行推荐。这两种方法可以相互补充，提高推荐效果。
6. 模型训练与优化：使用Spark MLlib库中的矩阵分解算法（如ALS算法）进行模型训练。在训练过程中，可以通过调整参数来优化推荐效果。
7. 推荐结果展示：将训练好的模型应用于实际场景，为用户提供个性化的推荐结果。推荐结果可以通过Web界面、API或其他方式展示给用户。
8. 系统优化与维护：根据用户反馈和业务需求，不断优化推荐算法，提高推荐效果。同时，对系统进行维护，确保系统的稳定运行。
在整个过程中，需要使用到Spark 2.x、Scala编程语言、Flume、HBase、Storm、Hadoop、Flume、Kafka、Hive等工具和技术。此外，还需要具备大数据开发工程师的技术储备，包括Spark基础、Python基础、Hbase、Storm、Hadoop、Flume、Kafka、Hive等。同时，还需要了解算法原理，如协同过滤算法、矩阵分解、深度学习等。
课程截图：
├──第01章 课程介绍与学习指南
| └──1-1 课程介绍及导学.mp4 24.97M
├──第02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 27.16M
| ├──2-3 推荐算法的主要分类.mp4 33.06M
| ├──2-4 推荐系统常见的问题.mp4 17.59M
| └──2-5 推荐系统效果评测.mp4 39.00M
├──第03章 给学习算法打基础
| ├──3-2 推荐系统涉及的数学知识.mp4 19.06M
| └──3-3 推荐系统涉及的概率统计知识.mp4 30.84M
├──第04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 8.91M
| ├──4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF.mp4 53.28M
| ├──4-12 缺失值填充.mp4 91.28M
| ├──4-2 本章作业.mp4 7.00M
| ├──4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法.mp4 46.16M
| ├──4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法.mp4 85.00M
| ├──4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度.mp4 43.38M
| ├──4-6 什么是user-based的协同过滤.mp4 65.41M
| ├──4-7 基于Spark实现user-based协同过滤.mp4 70.88M
| ├──4-8 什么是item-based协同过滤.mp4 54.00M
| └──4-9 基于Spark实现item-based协同过滤.mp4 68.75M
├──第05章 Spark内置推荐算法ALS原理
| ├──5-1 ALS 算法原理.mp4 13.28M
| ├──5-2 ALS 算法在Spark上的实现.mp4 112.41M
| └──5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析.mp4 78.28M
├──第06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 8.78M
| ├──6-3 开发环境搭建.mp4 84.12M
| └──6-4 环境问题 工具问题 版本问题.mp4 25.50M
├──第07章 推荐系统搭建——UI界面模块
| ├──7-1 VUE+ElementUI简单入门.mp4 41.41M
| ├──7-2 用户访问页面实现.mp4 48.16M
| ├──7-3 AB Test 控制台页面（上）.mp4 47.12M
| └──7-4 AB Test 控制台页面（下）.mp4 90.84M
├──第08章 推荐系统搭建——数据层
| ├──8-1 数据上报（上）.mp4 72.31M
| ├──8-2 数据上报（下）.mp4 107.06M
| ├──8-3 日志清洗和格式化数据（上）.mp4 107.00M
| ├──8-4 日志清洗和格式化数据（中）.mp4 105.12M
| ├──8-5 日志清洗和格式化数据（下）.mp4 115.12M
| └──8-6 分析用户行为和商品属性.mp4 15.12M
├──第09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 26.41M
| ├──9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现.mp4 63.72M
| ├──9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理.mp4 56.44M
| ├──9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 84.25M
| ├──9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 100.00M
| ├──9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上）.mp4 150.78M
| ├──9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下）.mp4 119.50M
| ├──9-6 离线推荐：写特征向量到HBase.mp4 16.25M
| ├──9-7 离线推荐：基于模型的排序.mp4 31.47M
| ├──9-8 实时推荐：Storm解析用户行为.mp4 82.72M
| └──9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理.mp4 19.97M
├──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 20.72M
| ├──10-2 搭建用户行为日志数据仓库.mp4 46.53M
| └──10-3 利用外部分区表存储用户行为.mp4 45.81M
├──第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
| ├──11-1 AB Test.mp4 8.06M
| ├──11-2 AB Test的分流管理.mp4 9.84M
| ├──11-3 搭建AB Test 实验控制台（上）.mp4 110.25M
| ├──11-4 搭建AB Test 实验控制台（下）.mp4 56.25M
| └──11-5 常用评测指标.mp4 9.28M
├──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 13.66M
| ├──12-2 基于Spark实现Apriori算法（上）.mp4 71.22M
| ├──12-3 基于Spark实现Apriori算法（下）.mp4 103.97M
| ├──12-4 基于FP-Growth的关联算法.mp4 21.31M
| └──12-5 基于Spark实现FP-Growth算法.mp4 64.59M
├──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 11.84M
| ├──13-2 CNN卷积神经网络.mp4 16.75M
| └──13-3 RNN循环神经网络.mp4 21.75M
├──第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
| ├──14-1 文本向量化.mp4 19.47M
| ├──14-2 基于Spark实现TF-IDF.mp4 78.66M
| └──14-3 课程总结.mp4 35.69M
└──课程资料
| └──代码.exe 10.94M