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9/11 数据科学读书会 Book 14 - 推荐系统的技术和算法 第六讲
随着网页逐渐成为商业和电子商务交易的重要媒介,推荐系统(Recommender Systems)这个话题变得越来越重要。人们从很早就意识到, 网页的存在为个性化提供了前所未有的机会,特别是,它还提供了方便的数据收集和用户界面,可用于以非侵入性方式推荐项目。

推荐系统的主题非常多样化,因为它能够使用各种类型的用户偏好和用户需求数据进行推荐。推荐系统中最著名的方法包括协同过滤方法、基于内容的方法和基于知识的方法。这三种方法构成了推荐系统研究的基本支柱。

在本系列讲座中,我们将以《Recommender Systems: The Textbook》(Charu Aggarwal)一书为参考展开讲述。该书作者,Charu Aggarwal,是一位著名的IBM 研究员,自网络出现以来,他一直在研究推荐系统。 每章末尾的大量书目笔记和书目中 700 多个参考文献使这本专著成为从业者和研究人员的绝佳资源。

在整体7次的直播课上,你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐,和推荐评估等等。

第1讲:推荐系统介绍
什么是推荐系统
使用推荐系统的目的
推荐系统的基础模型
特定领域中面临的挑战
进阶主题和应用

第2讲:基于区域的协同过滤
什么是基于区域的协同过滤
评级矩阵的关键属性
基于区域的方法
区域方法的回归建模和绘图模型

第3讲:基于模型的协同过滤
什么是基于模型的协同过滤
决策树和回归树
几种常见的协同过滤方法
潜在因素模型
整合因式分解和区域模型

第4讲:基于内容的推荐
什么是基于内容的推荐
基于内容的系统的基本组成部分
预处理和特征提取
基于内容的推荐和协作

第5讲:基于知识的推荐
什么是基于知识的推荐
基于约束的推荐系统
基于案例的推荐
基于知识的系统的持久个性化

第6讲:基于集成/混合的推荐
什么是基于集成/混合的推荐
从分类的角度看集成方法
不同混合推荐的方法

第7讲:推荐的评估
什么是推荐系统的评估
评估范例和评估设计的目标
离线推荐系统评估中的设计问题
评估措施的局限性

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Sep 11, 2021 04:00 PM in Pacific Time (US and Canada)

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