趋近智
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本课程是设计、开发和评估推荐系统的实用指南。课程内容涵盖常用算法，包括基于内容的过滤和协作过滤，并进阶到矩阵分解等模型化技术。你将学习处理用户与物品的交互数据，生成个性化推荐，并使用行业标准指标衡量系统表现。课程注重动手实践，助你从零开始搭建可运行的推荐系统。
先修课程 掌握 Python 和机器学习常识
级别:
实现基于内容的过滤
根据物品属性和用户特征构建推荐系统。
构建协作过滤模型
通过用户与物品的交互模式开发基于邻域的推荐系统。
应用矩阵分解
使用奇异值分解 (SVD) 等技术创建高效的模型化推荐系统。
评估推荐系统性能
使用准确率、召回率和 NDCG 等离线指标衡量并对比不同推荐模型的效果。
构建混合系统
组合多种推荐策略以提升效果，并解决冷启动等常见问题。