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39. 基于矩阵分解的Top-N推荐 - 1
2023年9月1日 857观看
推荐系统
北京大学
大学课程 / 计算机 / AI大数据
推荐系统通过主动向用户推送“千人千面”的个性化信息,能够使用户、平台、商家等多方受益。本课程主要讲解各种推荐系统和推荐算法的基本思想、原理、设计实现和典型应用。采用问题引导与示例展示相结合的讲解方式,通过图、表等可视化方式直观展示各种推荐系统和算法的思想、原理和具体步骤。经过多年的研究和教学积累,本课程的配套教材《推荐系统》已经正式出版,主要包括:“千人千面”的个性化推荐和“千人万面”的情境化推荐;教材配套程序代码也已开源上线https://github.com/LiuHongzhi-PKU/RSBook。 本课程分知识点录制教学视频,每个视频长度约10~15分钟,并配有相应的课件。本课程适合计算机科学与技术、软件工程、数据科学、人工智能等专业的高年级本科生和研究生选修,也适合于期望或正在从事推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等研发工作的相关人员学习。
共45集
5.7万人观看
1
推荐系统的意义与价值 - 1
05:03
2
推荐系统的意义与价值 - 3
05:02
3
推荐系统的历史与框架 - 1
06:59
4
推荐系统的历史与框架 - 3
07:05
5
推荐算法分类 - 1
06:24
6
推荐算法分类 - 3
06:26
7
混合推荐简介
06:38
8
评测视角与实验方法
07:10
9
分类准确率指标 - 1
10:55
10
分类准确率指标 - 3
10:53
11
整体式混合推荐
08:33
12
协同过滤的基本思想与算法分类 - 1
05:08
13
协同过滤的基本思想与算法分类 - 3
05:13
14
基于用户的协同过滤 - 1
07:47
15
基于用户的协同过滤 - 3
07:44
16
基于项目的协同过滤 - 1
05:56
17
基于项目的协同过滤 - 3
05:59
18
基于邻域的评分预测 - 1
06:57
19
基于邻域的评分预测 - 3
07:03
20
理论依据与算法分类
08:56
21
平行式混合推荐 - 1
06:34
22
平行式混合推荐 - 3
06:39
23
串行式混合推荐
08:17
24
基于内容推荐的系统框架
07:11
25
向量空间模型 - 1
08:22
26
向量空间模型 - 3
08:20
27
基于语义的内容相似度 - 1
07:12
28
基于语义的内容相似度 - 3
07:18
29
基于约束的推荐 - 1
06:08
30
基于约束的推荐 - 3
06:13
31
基于效用和实例的推荐 - 1
07:52
32
基于效用和实例的推荐 - 3
07:51
33
基于关联规则的推荐 - 1
10:37
34
基于关联规则的推荐 - 3
10:34
35
基于矩阵分解的评分预测 - 1
08:21
36
基于矩阵分解的评分预测 - 3
08:19
37
概率矩阵分解框架 - 1
06:18
38
概率矩阵分解框架 - 3
06:22
39
基于矩阵分解的Top-N推荐 - 1
05:57
40
基于矩阵分解的Top-N推荐 - 3
05:53
41
公开实验数据集
09:38
42
基于二部图的协同过滤 - 1
11:43
43
基于二部图的协同过滤 - 3
11:43
44
排序、评分及其他常用指标 - 1
06:37
45
排序、评分及其他常用指标 - 3
06:34
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