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炼数成金推荐系统视频教程

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  • TA的每日心情
    擦汗
    1 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-9-16 19:18:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程介绍:
    1 @9 B; V" \; _$ F* @  ]! W
    " \+ K4 O& R" v" J$ A推荐系统是当今应用最广和最成功的机器学习系统。最早的推荐系统诞生于亚马逊,广受消费者好评。之后逐渐被各路电商企业仿效学习,
    4 f& R1 @6 V! ?( A5 Z# G1 v现在已经成为电商标配。推荐系统在社交网站里也应用广泛,相信大家对某些社交工具的好友推荐的精准度感觉到由衷的赞叹。推荐系统可以提高用户体验,/ n' J1 A5 ^* Y
    给用户“机器系统居然能知道我个人喜好”的震撼感觉,同时也通过向用户提供更丰富更合适的商品来赢取订单和更多的销售额,- Y( V# j3 ?; N/ D, H6 M! f
    充分体现“数据是企业核心价值”的时代潮流。各种推荐系统设计和改进,是电商企业和社交网站的当务之急,这里也产生了大量的人才需求。
    3 K9 A8 S6 g# X. M2 P0 i
    3 j- J- o, R: x# O+ a授课对象:" U) v( f" z2 E4 u% [

    , a4 j" I% ^/ i  w- H+ M5 y1 Q本门课是综合算法与IT技术,面向应用领域的课程节点。适合对推荐系统有兴趣的朋友,较好能有一定的算法知识(或者具备能理解算法的数学素养),以及处理大数据的经验(例如hadoop或NoSQL,因为需要用到这些平台去完成计算)。$ q/ w! e, D  v0 e. T! `+ c7 D

    # v* C6 g5 j) o* ]4 b* E# P课程内容:
    ' O3 I, _) P' W! H4 ?8 J/ W3 n+ o2 W' d) _
    第1课 推荐系统概述7 F# _/ G3 u4 f8 q* @3 f6 p
    第2课 最流行的推荐系统:itemCF和userCF4 I& b; y, X  c$ l- e! z
    第3课 大数据环境下的itemCF实现
    $ E& Z% h) R" i2 ]2 I# _2 D第4课 基于频繁模式的推荐系统,套餐设计4 f4 x, P4 F6 x. o* ?7 o2 \: B
    第5课 文本挖掘与标签系统2 F- ^2 _8 e2 p& E
    第6课 基于内容的推荐系统
    " \$ h5 I9 \& q) g" R第7课 社交网络好友推荐,图算法,在图数据库Neo4j上的实现
    4 p' H0 O/ e% i6 @5 H* |第8课 用CypheR语言实现好友推荐6 p9 C/ U- r1 g% b
    第9课 实时推荐系统
    / d6 T3 J6 X& c4 q8 S2 }+ v
    8 t" Q0 Q$ [$ J6 A) ~
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