在本课程中，您将学习通过近邻技术进行个性化推荐的基本技术。 首先，您将学习用户-用户协同过滤（user-user collaborative filtering），这种算法可以识别与目标用户品味相似的其他人，并结合他们的评分为该用户提供推荐。 您将探索和实施用户-用户算法的各种变体，并探索一般方法的优点和缺点。 然后，您将学习广泛使用的项目-项目协同过滤算法，该算法可从用户评分中识别全局产品关联，并根据用户自己的产品评分使用这些产品关联提供个性化推荐。
近邻协同过滤法
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7 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
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本课程是 推荐系统 专项课程 专项课程的一部分
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- 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
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该课程共有6个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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SS
已于 Mar 30, 2019审阅
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.
HL
已于 Jul 7, 2019审阅
Great learning experience about collaborative filtering!
DG
已于 Feb 1, 2020审阅
I found this course very informative and clears lot of concept in Item based and used based collaborative filtering. Spreadsheet assignment helped me to clearly understand the algorithms.
