In this course, you will learn the fundamental techniques for making personalized recommendations through nearest-neighbor techniques. First you will learn user-user collaborative filtering, an algorithm that identifies other people with similar tastes to a target user and combines their ratings to make recommendations for that user. You will explore and implement variations of the user-user algorithm, and will explore the benefits and drawbacks of the general approach. Then you will learn the widely-practiced item-item collaborative filtering algorithm, which identifies global product associations from user ratings, but uses these product associations to provide personalized recommendations based on a user's own product ratings.
Nearest Neighbor Collaborative Filtering
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Nearest Neighbor Collaborative Filtering
Ce cours fait partie de Spécialisation Recommender Systems
Instructeurs : Joseph A Konstan
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4.3
(304 avis)
13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 6 modules dans ce cours
Note that this course is structured into two-week chunks. The first chunk focuses on User-User Collaborative Filtering; the second chunk on Item-Item Collaborative Filtering. Each chunk has most of the lectures in the first week, and assignments/quizzes and advanced topics in the second week. We encourage learners to treat each two-week chunk as one unit, starting the assignments as soon as they feel they have learned enough to get going.
Inclus
1 vidéo1 lecture
Inclus
5 vidéos
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs1 devoir de programmation
Inclus
6 vidéos
Inclus
2 vidéos2 lectures4 devoirs1 devoir de programmation
Inclus
5 vidéos1 devoir
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.5 (14 évaluations)Offert par
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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