课程介绍与评测：推荐系统基础 – 非个性化与基于内容的推荐

10 月 12, 2024 #Coursera课程, #个性化, #内容过滤, #在线学习, #推荐系统, #数据分析, #机器学习, #算法, #统计学, #非个性化推荐

课程概述

《推荐系统基础 – 非个性化与基于内容的推荐》是Coursera上推荐系统专业化的第一门课程。该课程旨在帮助学习者理解推荐系统的基本概念，并详细回顾各种示例。课程内容包括使用总结统计、产品关联进行非个性化推荐，基于基本刻板印象或人口统计数据的推荐，以及基于内容的过滤推荐。

完成本课程后，学习者将能够使用数据集计算多种推荐类型。

课程大纲

前言
本模块简要介绍推荐系统的主题，包括将该技术置于历史背景中，并概述课程及专业化的结构和覆盖范围。

推荐系统介绍
本模块深入介绍推荐系统，包括推荐系统类型的详细分类，并参观两个依赖推荐技术的系统：MovieLens和亚马逊。最后一节有一个入门评估，以确保你理解推荐背后的核心概念。

非个性化与基于刻板印象的推荐
在本模块中，您将学习几种非个性化和轻度个性化推荐的技术，包括如何使用重要的总结统计、计算产品关联推荐，以及如何使用人口统计信息进行轻度个性化探索。模块中有一个作业（在电子表格中尝试这些技术）和一个小测验以测试您的理解。

基于内容的过滤 – 第一部分
课程的下一个主题是基于内容的过滤，这是一种根据个人兴趣构建个人资料的个性化技术。该部分分为两周，您将学习和实践基于内容的过滤的基本技术，然后探索推荐系统中使用的各种高级界面和计算技术。

基于内容的过滤 – 第二部分
关于基于内容的过滤的评估包括一个作业，您将使用电子表格计算三种类型的个人资料和预测，并进行相关测验。作业分为三部分 – 一份书面作业、一段视频介绍和一个“测验”，您提供的答案将自动评分。

课程总结
我们通过一组数学符号来结束本课程，以帮助我们在专业化的后续课程中更好地理解推荐系统的更广泛范围。

总的来说，这门课程不仅为学习者打下了扎实的基础，也为以后的学习做好了准备。