Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/java-programming-recommender

课程概述

你是否曾好奇Netflix是如何为你推荐电影的?或者亚马逊是如何推荐书籍的?通过构建一个简化的推荐系统,我们能够稍微感受一下其中的奥秘!

在这个项目的高潮部分,你将展示你的解决问题能力和Java编程技能,通过创建推荐系统来实现这一目标。你将使用电影的评分数据,虽然课程集中在电影推荐上,但其中的原理同样适用于书籍、餐厅等。

课程大纲

引入推荐系统

课程的第一步是了解推荐引擎的特征。你将选择如何在程序中读取和组织用户、评分和电影数据。在这一步中,编程练习将帮助你检查进展,以便顺利进入下一阶段。

简单推荐

在构建推荐系统的第二步中,你将重点实现基于电影平均评分的简单推荐。建议确保每部推荐的电影至少具有一定数量的用户评分。在这一步中,鼓励你运用七步流程的知识来设计有用的算法,帮助你解决将面临的挑战。

接口、过滤器和数据库

在第三步中,鼓励你使用接口重写现有代码,使其更加灵活和高效。同时,你还将增加过滤器,以选择想要推荐的电影子集,例如“所有时长少于两小时的电影”或“2012年制作的所有电影”。通过实践软件设计原则,如重构,使推荐引擎更为高效。

加权平均

在第四步中,你将通过查找数据库中相似评分的用户并为他们的输入加权,来完成你的推荐引擎,为用户提供更个性化的推荐服务。一旦完成这一步,你可以向你了解的人请求电影评分,运行你的程序,并为他们提供量身定制的推荐!

结束语

祝贺你完成了推荐系统编程项目!在课程结尾, instructors将会与你分享一些寄语,助你在未来的计算机科学学习与工作中不断前行!

总结与推荐

这门课程通过实践和深入的讲解,带领学生一步一步构建自己的推荐系统。无论是编程初学者还是已经有一定基础的学习者,都能在这门课程中获得宝贵的经验。如果你对数据科学、编程或推荐系统感兴趣,那么《Java编程:构建推荐系统》绝对是一个不错的选择!

课程主页: https://www.coursera.org/learn/java-programming-recommender

作者 CourseEye