Dans ce cours, vous apprendrez les techniques fondamentales pour faire des recommandations personnalisées à l'aide des techniques de plus proche voisin. Vous apprendrez tout d'abord le filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur, un algorithme qui identifie d'autres personnes ayant des goûts similaires à ceux d'un utilisateur cible et qui combine leurs évaluations pour faire des recommandations à cet utilisateur. Vous explorerez et mettrez en œuvre des variantes de l'algorithme utilisateur-utilisateur et étudierez les avantages et les inconvénients de l'approche générale. Vous apprendrez ensuite l'algorithme de filtrage collaboratif item-item, très répandu, qui identifie les associations globales de produits à partir des évaluations des utilisateurs, mais utilise ces associations de produits pour fournir des recommandations personnalisées basées sur les évaluations des produits d'un utilisateur.
Filtrage collaboratif par le plus proche voisin
Filtrage collaboratif par le plus proche voisin
Ce cours fait partie de Spécialisation "Systèmes de recommandation"
Instructeurs : Joseph A Konstan
15 362 déjà inscrits
Inclus avec
308 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : AI Personalization
- Catégorie : Data Manipulation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Collaborative Software
Détails à connaître
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 6 modules dans ce cours
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University of Minnesota
Sungkyunkwan University
University of Minnesota
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
54,54 %
- 4 stars
28,57 %
- 3 stars
11,36 %
- 2 stars
2,59 %
- 1 star
2,92 %
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Révisé le 30 mars 2019
Thank you so very much to open my eye see more view of recommendation field not only algorithms but use case and many trouble-shooting in worldwide business, moreover interview with noble professor.
Révisé le 12 déc. 2017
everything best. But technical support in Forum and when a student needs help when he is learning in Vienna alone is the worstthanks very much !
Révisé le 16 juil. 2017
Very good course, there is a glaring error in Week 4s assignment. But if you check the forums it can be easily solved
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