课程主页: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction
《推荐系统入门：非个性化与基于内容的推荐系统》是Coursera平台上一个非常实用的课程，旨在帮助学习者了解推荐系统的基本概念以及实现不同类型推荐的技术。作为推荐系统专业化的第一课，该课程不仅覆盖了丰富的理论基础，还结合了大量实际案例，让学习者更加深入地理解推荐系统的应用。
课程首先通过简短的序言模块引入推荐系统的主题，并将其放在历史背景中进行概述。接下来的模块详细介绍了推荐系统的分类，并通过对MovieLens和亚马逊等依赖推荐技术的系统进行深入讲解，让学习者了解这些系统的工作原理。第一模块结束时的评估也有效地确保了学员理解推荐的核心概念。
非个性化和基于定型的推荐技术是课程的下一部分，学习者将掌握如何使用有意义的总结统计、计算产品关联推荐以及利用人口统计数据进行轻度个性化推荐。通过课后作业，学生有机会在电子表格中应用所学到的技术，这种实践操作无疑加深了对知识的理解。
之后的内容主要集中在基于内容的过滤技术上，课程将这一主题分为两部分进行讲解，逐步引导学习者学习和实践构建个人兴趣资料的基本技术，并探索先进的接口与计算技术。最后，课程以一套即将进入更广泛推荐系统时会用到的数学符号进行总结，为后续学习做好准备。
总的来说，这门课程内容丰富，适合对推荐系统感兴趣的学习者，特别是希望在数据分析和机器学习领域发展的学生。通过实践和理论结合的学习方式，参与者不仅能够掌握推荐系统的基本操作，还能为进一步深入的学习打下坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction