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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/collaborative-filtering
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课程名称：最近邻协同过滤 课程概述：在本课程中，您将学习通过最近邻技术进行个性化推荐的基本技巧。首先，您将了解用户-用户协同过滤，这是一种识别与目标用户口味相似的其他用户，并结合他们的评分为该用户提供推荐的算法。您将探索和实现用户-用户算法的不同变体，并研究这种一般性方法的优缺点。随后，您将学习广泛应用的物品-物品协同过滤算法，该算法从用户评分中识别全球产品关联，并利用这些产品关联根据用户自身的产品评分提供个性化推荐。 课程大纲：
第一部分
标题：用户-用户协同过滤推荐系统 第1部分
描述：
第二部分
标题：用户-用户协同过滤推荐系统 第2部分
描述：
第三部分
标题：物品-物品协同过滤推荐系统 第1部分
描述：
第四部分
标题：高级协同过滤主题
描述：
Part: 1
Title:User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1
Description:
Part: 2
Title:User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2
Description:
Part: 3
Title:Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1
Description:
Part: 4
Title:Advanced Collaborative Filtering Topics
Description:
In this course, you will learn the fundamental techniques for making personalized recommendations through nearest-neighbor techniques. First you will learn user-user collaborative filtering, an algorithm that identifies other people with similar tastes to a target user and combines their ratings to make recommendations for that user. You will explore and implement variations of the user-user algorithm, and will explore the benefits and drawbacks of the general approach. Then you will learn the widely-practiced item-item collaborative filtering algorithm, which identifies global product associations from user ratings, but uses these product associations to provide personalized recommendations based on a user's own product ratings.
