机器学习实战:从零构建推荐系统

机器学习实战:从零构建推荐系统

Python实现一个音乐推荐系统
15课时 |
10225人已学 |
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课程介绍

作为一种信息过滤系统,推荐系统具有以下两个最显著的特性:

  • 主动化。推荐系统不需要用户提供明确的需求,而是通过分析用户和物品的数据,对用户和物品进行建模,从而主动为用户推荐他们感兴趣的信息。
  • 个性化。推荐系统能够更好的发掘长尾信息,即将冷门物品推荐给用户。

目前,推荐系统已广泛应用于诸多领域,其中最典型的便是电子商务领域。同时,伴随着机器学习、深度学习的发展,工业界和学术界对推荐系统的研究热情更加高涨,形成了一门独立的学科。

本课程实现一个音乐推荐系统,可以通过分析用户曾经收听的音乐,进而寻找出用户可能感兴趣的音乐推荐给用户,实现个性化推荐。

课程目标
  • 了解推荐系统原理及相关算法
  • 掌握推荐系统实现方法

授课教师

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