University of Minnesota
推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统
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推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统

本课程是 推荐系统 专项课程 的一部分

Joseph A Konstan
Michael D. Ekstrand

位教师:Joseph A Konstan

40,918 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.4

(654 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
89%
大多数学生喜欢此课程
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2 周 在 10 小时 一周
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要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

12 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 推荐系统 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块

本模块简要介绍了推荐系统的主题(包括将该技术置于历史背景中),并概述了课程和专业的结构和覆盖范围。

涵盖的内容

2个视频1篇阅读材料

本模块将更深入地介绍推荐系统。 它包括对推荐系统类型的详细分类,还包括对两个严重依赖推荐技术的系统的参观: MovieLens 和 Amazon.com。最后一课有一个入门评估,以确保在我们开始学习如何计算推荐之前,你已经理解了推荐背后的核心概念。

涵盖的内容

9个视频2篇阅读材料2个作业

在本模块中,您将学习几种非个性化和轻度个性化推荐的技术,包括如何使用有意义的汇总统计、如何计算产品关联推荐,以及如何探索使用人口统计学作为轻度个性化的一种手段。 本模块既有作业(在电子表格中试用这些技术),也有测验来测试你的理解能力。

涵盖的内容

7个视频5篇阅读材料8个作业1个编程作业

本课程的下一个主题是基于内容的过滤,这是一种基于建立个人兴趣档案的个性化技术。 课程分为两周,您将学习和练习基于内容过滤的基本技术,然后探索推荐系统中使用的各种高级界面和基于内容的计算技术。

涵盖的内容

8个视频

对基于内容的过滤的评估包括一项使用电子表格计算三种类型的概况和预测的作业,以及对所涉及主题的测验。 作业分为三部分--书面作业、视频介绍和 "小测验",在 "小测验 "中,你可以根据自己的作业提供答案并自动评分。

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料2个作业1个编程作业

在本课程的最后,我们将使用一组数学符号,这将有助于我们进一步学习更广泛的推荐系统(在本专业的后续课程中)。

涵盖的内容

2个视频1篇阅读材料

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.6 (63个评价)
Joseph A Konstan
University of Minnesota
11 门课程217,934 名学生
Michael D. Ekstrand
University of Minnesota
6 门课程111,470 名学生

提供方

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自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论

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654 条评论

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已于 Sep 18, 2016审阅

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已于 Dec 10, 2016审阅

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已于 Apr 6, 2020审阅

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