个性化推荐系统实战进阶

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课程介绍

【课程简介】

通过本课程的学习,可以对推荐系统设计算法、原理、系统架构、关键技术技巧及其应用场景有着深入的了解。可以为期望从事个性化推荐的人员起到引路的作用。

 

【大咖导师】

倪老师-奇虎360算法专家

中国科学技术大学、香港城市大学双博士。研究方向机器学习、人工智能。毕业后加入淘宝,负责定向广告和推荐系统的建模和开发。主要解决CTR预估、推荐系统的个性化排序、大规模机器学习的并行求解等问题。在数据处理、特征提取、模型训练调优、业务落地等方面有非常坚实的积累和理解。现在奇虎360负责搜索广告相关的工作。

王老师-阿里高级算法专家

博士毕业于北京航空航天大学计算机学院,主要研究方向:计算广告学、超大规模机器学习系统及推荐算法。先后在百度商务搜索部、搜狗商务搜索部历任高级工程师、资深研究员、高级技术经理等职务。目前在阿里担任高级算法专家,lead多个位置的推荐算法研究。

 

【课程内容】

章1基本知识

  • 节1推荐系统概要介绍
  • 节2常用数据分析计数
  • 节3常用的特征处理技术
  • 节4常用的机器学习模型
  • 节5实训:开源算法包的学习

章2基于近邻关系的推荐算法设计

  • 节1推荐系统简介
  • 节2显示反馈和隐式反馈
  • 节3基于近邻关系的推荐算法设计
  • 节4算法并行             
  • 节5实训:基于近邻关系的推荐算法设计和实现

章3基于内容的推荐算法设计

  • 节1内容推荐框架
  • 节2内容分析和表达
  • 节3用户兴趣建模
  • 节4推荐匹配
  • 节5进阶:标签推荐
  • 节6实训1:计算Movielens数据集标签&基因清洗
  • 节7实训2:构建Movielens数据集的电影内容向量
  • 节8实训3:构建user –profile
  • 节9实训4:基于内容推荐电影

章4评分预测问题和隐因子族模型

  • 节1矩阵与推荐
  • 节2Baseline
  • 节3隐因子模型
  • 节4并行化实现
  • 节5实训1:利用svd++,movielens数据集计算模型
  • 节6实训2:利用已有模型,对验证数据集进行推荐
  • 节7实训3:实现svd++算法

章5推荐系统冷启动解决方案

  • 节1冷启动的关键概念
  • 节2典型解决方案介绍
  • 节3常用算法介绍
  • 节4实训:基于决策树的新用户兴趣发现算法设计

章6混合推荐算法实现与推荐系统设计

  • 节1业务分析
  • 节2算法选型
  • 节3模型融合
  • 节4离线实验和在线评价
  • 节5系统设计
  • 节6实训1:Boosting / random forest模型融合实验
  • 节7实训2:设计一个在线电影推荐系统的方案

授课教师

教务长

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