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《推荐系统导论》——明尼苏达大学

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2019-06-26 14:17:34
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转载自Coursera https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction 本课程旨在作为推荐系统专业化的第一门课程《Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based》，介绍推荐系统的概念，详细回顾几个例子，并引导您使用汇总统计和产品关联，基于刻板印象的非个性化推荐或人口统计推荐和基于内容的过滤建议。 完成本课程后，您将能
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活着对我来说就已经很辛苦了，为什么还要曲意逢迎别人呢，没必要。
视频选集
（7/66）
1.1_introduction-to-recommender-systems
38:23
1.2_welcome-to-the-course
11:54
1.3_taxonomy-of-recommender-systems
27:58
1.4_taxonomy-of-recommender-systems-continued
23:22
1.5_amazon-tour
33:44
1.6_assignment-0-introduction
04:04
2.1_introduction-to-non-personalized-recommenders
32:53
2.2_preferences-and-ratings
17:22
2.3_predictions-and-recommendation
16:47
2.4_scales-and-normalization
22:26
2.5_interview-with-anthony-jameson-preferences-and-ratings
15:00
2.6_association-rules
07:37
2.7_assignment-1-introduction
01:51
3.1_introduction-to-content-based-recommenders
31:01
3.2_tfidf-and-more
24:10
3.3_content-based-recommenders-in-detail
29:27
3.4_tools-for-content-based-filtering
08:54
3.5.1_interview-with-robin-burke-entree-style-recommenders
13:38
3.5.2_interview-with-barry-smyth-case-based-reasoning
13:39
3.6_assignment-2-introduction
15:38
4.1_introduction-to-user-user-collaborative-filtering
20:26
4.2_basic-user-user-breakdown
24:17
4.3_variations-and-enhancements
33:37
4.4_explaining-recommendations
16:23
4.5_interview-with-paul-resnick-trust-reputation-influence-limiting
21:38
4.6_interview-with-jen-golbeck-trust-based-recommendation
15:57
4.7_interview-with-dan-cosley-impact-of-bad-ratings
13:06
4.8_assignment-3-introduction
12:50
5.1_intro-to-evaluation
16:48
5.2_basic-accuracy-metrics
20:58
5.3_basic-decision-support-metrics
27:47
5.4_rank-metrics
24:31
5.5_fallacy-of-hidden-data-evaluation
15:35
5.6_more-metrics
23:40
5.7_experimental-protocols
15:22
5.8.1_unary-data-evaluation
14:30
5.8.2_user-centered-evaluation
18:19
5.9.1_interview-with-neal-lathia-temporal-evaluation
12:50
5.9.2_interview-with-nava-tintarev-explanations
17:16
5.10_assignment-4-introduction
03:28
6.1_introduction-to-item-item-collaborative-filtering
20:13
6.2.1_item-item-algorithm
10:58
6.2.2_item-item-on-unary-data
10:04
6.2.3__item-item-hybrids-and-extensions
17:07
6.3.1_interview-with-brad-miller-practical-issues
16:05
6.3.2_interview-with-robin-burke-introduction-to-hybrid-algorithms
16:02
6.4_strengths-and-weaknesses-of-item-item-vs-user-user-cf
06:13
6.5__rise-and-fall-of-netperceptions
07:02
6.6_item-item-and-association-rules
04:08
6.7_normalization
05:18
6.8_assignment-5-introduction
05:21
7.1_introduction-to-dimensionality-reduction-recommenders
14:13
7.2.1_diving-deeper-with-svd
19:21
7.2.2_training-svds
16:44
7.3_funksvd-training-algorithm
09:04
7.4_probabilistic-matrix-factorization
17:28
7.5_assignment-6-introduction
02:25
8.1.1_threat-models
12:17
8.1.2_the-cold-start-problem
13:27
8.2.1_what-wasn-t-covered
19:39
8.2.2_more-tools-for-recommendation
03:36
8.3.1_interview-with-anthony-jameson-groups
14:21
8.3.2_interview-with-francesco-ricci-context-aware-recommenders
20:55
8.4_interview-with-xavier-amatriain-learning-to-rank
20:48
8.5_interview-with-anmol-bhasin-industry-practial-issues
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