课程主页: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction
互联网的蓬勃发展让我们每天接触到海量信息，而推荐系统的出现正是为了帮助我们高效地筛选出感兴趣的内容。在这方面，Coursera提供的课程——《非个性化与基于内容的推荐系统入门》将是一个非常好的学习资源。
该课程是推荐系统专业化的第一部分，深入浅出地介绍了推荐系统的概念以及各种实例。课程内容涵盖了非个性化推荐、基于统计的产品关联、轻量级的基于类型（人口统计）推荐和基于内容的过滤推荐等多种推荐技术。
课程大纲十分详尽，以下是各个模块的简要介绍：
- 导言：这个模块为推荐系统提供了历史背景和课程结构的概述，帮助学生理解整个专业化内容。
- 推荐系统介绍：进一步深入推荐系统的概念，并提供了MovieLens和亚马逊等依赖推荐技术的平台的巡演，确保学员掌握核心概念。
- 非个性化与基于类型的推荐系统：学习多种非个性化推荐技术，包括有意义的统计汇总和产品关联推荐等。
- 基于内容的过滤 – 第一部分：学习如何建立个人兴趣档案，是个性化推荐的基础。
- 基于内容的过滤 – 第二部分：涵盖更高级的接口和计算技术，确保学员掌握内容过滤之前的预测和剖析技术。
- 课程总结：使用数学符号，为后续推荐系统的深入学习打下基础。
总的来说，这门课程结构清晰易懂，即使是没有背景知识的人也能快速上手，并且学习到实用的技能。而各个模块中的作业和测验又增加了实践性，帮助巩固学习效果。对于想要进入数据科学和人工智能领域的朋友们，这是一门不可错过的课程。
推荐大家抓紧时间去Coursera上报名这门课程，相信你们会从中获得丰厚的知识回报！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction