Dans ce cours, vous apprendrez les techniques fondamentales pour faire des recommandations personnalisées à l'aide des techniques de plus proche voisin. Vous apprendrez tout d'abord le filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur, un algorithme qui identifie d'autres personnes ayant des goûts similaires à ceux d'un utilisateur cible et qui combine leurs évaluations pour faire des recommandations à cet utilisateur. Vous explorerez et mettrez en œuvre des variantes de l'algorithme utilisateur-utilisateur et étudierez les avantages et les inconvénients de l'approche générale. Vous apprendrez ensuite l'algorithme de filtrage collaboratif item-item, très répandu, qui identifie les associations globales de produits à partir des évaluations des utilisateurs, mais utilise ces associations de produits pour fournir des recommandations personnalisées basées sur les évaluations des produits d'un utilisateur.
Filtrage collaboratif par le plus proche voisin
Ce cours fait partie de Spécialisation Systèmes de recommandation
Instructeurs : Joseph A Konstan
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Il y a 6 modules dans ce cours
Notez que ce cours est structuré en tranches de deux semaines. La première partie se concentre sur le filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur ; la seconde partie sur le filtrage collaboratif élément-élément. Chaque partie comprend la plupart des cours magistraux pendant la première semaine, et les devoirs/quiz et les sujets avancés pendant la deuxième semaine. Nous encourageons les apprenants à traiter chaque partie de deux semaines comme une unité, en commençant les devoirs dès qu'ils estiment avoir appris suffisamment de choses pour continuer.
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Avis des étudiants
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Révisé le 2 déc. 2019
Overall good, except for assignment 2 which was poorly explained on one of the parts
Révisé le 11 déc. 2019
i found this course very helpful and informative. it explains the theory while providing real-world examples on recommender systems. the assignment helps in clearing up any confusion with the material
Révisé le 14 mai 2020
Excel coursework is good, evaluations are not that good.
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