课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems
在当今信息爆炸的时代，推荐系统成了我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是电商平台的商品推荐，还是流媒体服务的内容推荐，用户们都希望能够获取到更加个性化的服务。Coursera上提供的《高级推荐系统》课程，正是旨在帮助学员掌握如何利用先进的机器学习技术，构建更为复杂的推荐系统。
本课程将深入探讨多个主题，包括协同过滤算法、奇异值分解技术、混合推荐系统、以及基于因子分解机的推荐系统。通过学习这些内容，学员将能够理解如何管理混合信息，如何将不同的过滤技术结合起来，实现更高效的个性化推荐。
课程大纲主要包括：
1. **高级协同过滤:** 学习如何应用机器学习到协同过滤技术中，编写基于项目的协同算法，自动学习项目之间的相似性。
2. **奇异值分解技术（SVD）:** 探讨基于维度约简和矩阵分解的协同过滤技术，学习基本的矩阵分解算法如何转变为模型基础的方法。
3. **混合和上下文感知推荐系统:** 了解如何将两种或多种基础算法组合为混合推荐系统，以提高推荐质量。
4. **因子分解机（FM）:** 学习如何使用FM技术结合不同种类的过滤技术，平衡输入信息的不同种类。
此外，课程还设有RecSys挑战（荣誉项目），让学员通过实践练习进一步提升自己的技能。这是一个按照真实在线商店的交易数据所设计的实际应用挑战，参与者将根据提供的数据预测用户将与哪些商品进行互动。完成该挑战的学员将获得课程证书上的荣誉标志。
如果你有志于在推荐系统领域深造，或是希望提升相关技术能力，强烈推荐你参加这门课程，它将为你打开深入了解推荐系统世界的大门。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems