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    推荐系统实战系列(Python)-

    共80节1534人学习唐宇迪 课程详情 领证书

    • 推荐系统介绍及其应用

      • 课程简介
      • 推荐系统通俗解读
      • 推荐系统发展简介
      • 应用领域与多方位评估指标
      • 任务流程与挑战概述
      • 常用技术点分析
      • 与深度学习的结合

    • 协同过滤与矩阵分解

      • 协同过滤与矩阵分解简介
      • 基于用户与商品的协同过滤
      • 相似度计算与推荐实例
      • 矩阵分解的目的与效果
      • 矩阵分解中的隐向量
      • 目标函数简介
      • 隐式情况分析
      • Embedding的作用

    • 音乐推荐系统实战

      • 音乐推荐任务概述
      • 数据集整合
      • 基于物品的协同过滤
      • 物品相似度计算与推荐
      • SVD矩阵分解
      • 基于矩阵分解的音乐推荐

    • 知识图谱与Neo4j数据库实例

      • 知识图谱通俗解读
      • 知识图谱在搜索引擎中的应用
      • 知识图谱在医疗领域应用实例
      • 金融与推荐领域的应用
      • 数据获取分析
      • Neo4j图数据库介绍
      • Neo4j数据库安装流程演示
      • 可视化例子演示
      • 创建与删除操作演示
      • 数据库更改查询操作演示

    • 基于知识图谱的电影推荐实战

      • 知识图谱推荐系统效果演示
      • kaggle电影数据集下载与配置
      • 图谱需求与任务流程解读
      • 项目所需环境配置安装
      • 构建用户电影知识图谱
      • 图谱查询与匹配操作
      • 相似度计算与推荐引擎构建

    • 点击率估计FM与DeepFM算法

      • CTR估计及其经典方法概述
      • 高维特征带来的问题
      • 二项式特征的作用与挑战
      • 二阶公式推导与化简
      • FM算法解析
      • DeepFm整体架构解读
      • 输入层所需数据样例
      • Embedding层的作用与总结

    • DeepFM算法实战

      • 数据集介绍与环境配置
      • 广告点击数据预处理实例
      • 数据处理模块Embedding层
      • Index与Value数据制作
      • 一阶权重参数设计
      • 二阶特征构建方法
      • 特征组合方法实例分析
      • 完成FM模块计算
      • DNN模块与训练过程

    • 推荐系统常用工具包演示

      • 环境配置与数据集介绍
      • 电影数据集预处理分析
      • surprise工具包基本使用
      • 模型测试集结果
      • 评估指标概述

    • 基于文本数据的推荐实例

      • 数据与环境配置介绍
      • 数据科学相关数据介绍
      • 文本数据预处理
      • TFIDF构建特征矩阵
      • 矩阵分解演示
      • LDA主题模型效果演示
      • 推荐结果分析

    • 基于统计分析的电影推荐

      • 数据与环境配置
      • 数据与关键词信息
      • 关键词云与直方图展示
      • 特征可视化
      • 数据清洗概述
      • 缺失值填充方法
      • 推荐引擎构造
      • 数据特征构造
      • 得出推荐结果

    • 补充-基于相似度的酒店推荐系统

      • 数据与任务介绍
      • 文本词频统计
      • ngram结果可视化展示
      • 文本清洗
      • 相似度计算
      • 得出推荐结果
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      程序员研修院 v1.1.0
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      优化播放器的使用体验，有播放问题可以点击播放页内的”反馈“提交问题
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