课程主页: https://www.coursera.org/learn/basic-recommender-systems

课程介绍

在互联网时代，个性化推荐已成为提高用户体验和增加用户粘性的重要手段。因此，学习推荐系统相关知识显得尤为重要。Coursera推出的《基本推荐系统》课程正是为此而设，旨在向学生们介绍推荐系统的基本概念及其主要算法。

课程概述

这门课程涵盖了多种推荐系统的主流方法，包括协同过滤和基于内容的推荐，并详细描述了执行推荐的关键算法。课程不仅教会你如何使用和评估这些算法，还明确了不同推荐系统选择的优缺点。

课程大纲

• 基本概念：本模块回顾推荐系统的基本概念，以便对不同算法家庭进行分类和分析。学习完成后，能够根据可用数据和目标选择合适的算法类型。
• 推荐系统评估：学习如何定义和衡量推荐系统的质量，了解和识别适当的评估活动，能够根据目标和需求测量推荐系统的质量。
• 基于内容的过滤：分析内容推荐技术，学习如何构建内容推荐系统，清理和标准化输入数据，以提高推荐质量。
• 协同过滤：研究协同过滤技术，学习如何构建非个性化推荐系统，并选择适当的相似性函数，解决显性评分问题。

课程优点

学习完这门课程后，你将能够有效描述推荐系统的要求和目标，提高你在数据分析和推荐系统中的应用能力。此外，课程内容深入浅出，既适合初学者，也能为有经验的学习者提供更深入的见解。

总结与推荐

总的来说，《基本推荐系统》是一门非常实用的课程，能够帮助你掌握推荐系统的基本知识和实用技能。如果你对数据科学、人工智能或机器学习感兴趣，强烈推荐参加这门课程！

课程主页: https://www.coursera.org/learn/basic-recommender-systems