In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Techniken zur Erstellung von personalisierten Empfehlungen durch Nearest-Neighbor-Techniken kennen. Zunächst lernen Sie das User-User Collaborative Filtering kennen, einen Algorithmus, der andere Personen mit ähnlichen Vorlieben wie ein Zielbenutzer identifiziert und deren Bewertungen kombiniert, um Empfehlungen für diesen Benutzer zu erstellen. Sie werden Variationen des User-User-Algorithmus erkunden und implementieren und die Vor- und Nachteile des allgemeinen Ansatzes untersuchen. Anschließend lernen Sie den weit verbreiteten Item-Item Collaborative Filtering Algorithmus kennen, der globale Produktassoziationen anhand von Nutzerbewertungen identifiziert, aber diese Produktassoziationen nutzt, um personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage der eigenen Produktbewertungen eines Nutzers zu geben.
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Kollaborative Filterung durch den nächsten Nachbarn
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Empfehlungssysteme
Dozenten: Joseph A Konstan
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7 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Beachten Sie, dass dieser Kurs in zweiwöchige Abschnitte unterteilt ist. Der erste Teil konzentriert sich auf User-User Collaborative Filtering, der zweite Teil auf Item-Item Collaborative Filtering. In jedem Abschnitt werden die meisten Vorlesungen in der ersten Woche gehalten, während in der zweiten Woche Aufgaben und Quizfragen sowie fortgeschrittene Themen behandelt werden. Wir ermutigen die Lernenden, jeden zweiwöchigen Abschnitt als eine Einheit zu behandeln und mit den Aufgaben zu beginnen, sobald sie das Gefühl haben, dass sie genug gelernt haben, um loszulegen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre
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5 Videos
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2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
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Geprüft am 16. Jan. 2018
Geprüft am 2. Dez. 2019
Geprüft am 11. Dez. 2019
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Häufig gestellte Fragen
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