Der Kurs Grundlagen der Empfehlungssysteme führt Sie in die führenden Ansätze der Empfehlungssysteme ein. Die beschriebenen Techniken berühren sowohl kollaborative als auch inhaltsbasierte Ansätze und umfassen die wichtigsten Algorithmen, die zur Erstellung von Empfehlungen verwendet werden. Sie lernen, wie diese funktionieren, wie man sie einsetzt und wie man sie bewertet, wobei die Vorteile und Grenzen der verschiedenen Empfehlungssysteme aufgezeigt werden.
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(43 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sie werden in der Lage sein, ein einfaches Empfehlungssystem zu erstellen.
Sie können die Familie der Empfehlungssysteme auswählen, die am besten zu Ihren Eingabedaten, Zielen und Bedürfnissen passt.
Sie lernen, wie Sie die richtigen Evaluierungsaktivitäten identifizieren, um die Qualität eines Empfehlungssystems auf der Grundlage von Zielen und Bedürfnissen zu messen.
Sie werden in der Lage sein, die Vorteile und Grenzen verschiedener Techniken für Empfehlungssysteme in unterschiedlichen Szenarien aufzuzeigen.
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem ersten Modul werden wir die grundlegenden Konzepte für Empfehlungssysteme besprechen, um verschiedene Familien von Algorithmen in Bezug auf bestimmte Eingabedaten zu klassifizieren und zu analysieren. Am Ende werden Sie in der Lage sein, den am besten geeigneten Algorithmustyp auf der Grundlage der verfügbaren Daten, Ihrer Bedürfnisse und Ziele auszuwählen. Umgekehrt werden Sie wissen, wie Sie die Eingabedaten für den Algorithmus auswählen, den Sie verwenden möchten.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
In diesem zweiten Modul lernen wir, wie man die Qualität eines Empfehlungssystems definiert und misst. Wir werden uns verschiedene Metriken ansehen, die zu diesem Zweck verwendet werden können. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, die richtigen Bewertungsaktivitäten zu identifizieren, die erforderlich sind, um die Qualität eines bestimmten Empfehlungssystems auf der Grundlage von Zielen und Bedürfnissen zu messen.
Das ist alles enthalten
12 Videos1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden wir inhaltsbasierte Empfehlungsmethoden analysieren. Diese Algorithmen empfehlen Artikel, die denen ähnlich sind, die einem Benutzer in der Vergangenheit gefallen haben. Wir werden uns verschiedene Ähnlichkeitsfunktionen ansehen und Sie werden dann in der Lage sein, die für Ihr System am besten geeignete zu wählen. Die wichtigste Eingabe ist die Artikel-Inhalts-Matrix (ICM), die alle Attribute für jeden Artikel beschreibt. Wir werden sehen, wie wir die Qualität inhaltsbasierter Techniken verbessern können, indem wir die Bedeutung jedes Attributs in der ICM normalisieren und abstimmen: Sie werden in der Lage sein, einige spezifische Abstimmungsstrategien zu verwenden, um die beste Qualität der Empfehlungen Ihres Systems zu erhalten. Am Ende dieses Moduls werden Sie also wissen, wie Sie ein inhaltsbasiertes Empfehlungssystem aufbauen und wie Sie Ihre Eingabedaten bereinigen und normalisieren können.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
In diesem Modul befassen wir uns mit kollaborativen Filtertechniken, die die User Rating Matrix (URM) als wichtigste Eingabedaten verwenden, die die Interaktion zwischen Nutzern und Artikeln beschreiben. Wir lernen, wie man nicht-personalisierte Empfehlungssysteme erstellt und wie man die URM normalisiert, um bessere Empfehlungen zu erhalten. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, die am besten geeignete Ähnlichkeitsfunktion und die geeignetste Methode zur Berechnung der Ähnlichkeit auszuwählen und dabei Probleme im Zusammenhang mit expliziten Bewertungen zu überwinden.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
Dozent
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Bewertungen von Lernenden
43 Bewertungen
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Zeigt 3 von 43 an
Geprüft am 24. Okt. 2020
There is a nice introduction to recommender systems field
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Häufig gestellte Fragen
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