This course, which is designed to serve as the first course in the Recommender Systems specialization, introduces the concept of recommender systems, reviews several examples in detail, and leads you through non-personalized recommendation using summary statistics and product associations, basic stereotype-based or demographic recommendations, and content-based filtering recommendations.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Рекомендательные системы'
от партнера
Об этом курсе
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- Summary Statistics
- Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)
- Microsoft Excel
- Recommender Systems
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Preface
Introducing Recommender Systems
Non-Personalized and Stereotype-Based Recommenders
Content-Based Filtering -- Part I
Content-Based Filtering -- Part II
Course Wrap-up
Рецензии
- 5 stars60,76 %
- 4 stars29,50 %
- 3 stars6,22 %
- 2 stars1,75 %
- 1 star1,75 %
Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO RECOMMENDER SYSTEMS: NON-PERSONALIZED AND CONTENT-BASED
it's a fantastic course that gives you a good idea of what the objectives of recommender systems are and some intuition on the way how it can be accomplished.
Please update the specialization, it's 2022, and the course slides are from 2016.
The course and its content was quite interesting and easy, so I will be taking the next course in this specialization of Recommender System Specialization
Excelente curso, presenta una vista amplia de técnicas para la implementación de sistemas de recomendación, lo recomiendo totalmente.
Специализация Рекомендательные системы: общие сведения

Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
How does this course relate to the prior versions of "Introduction to Recommender Systems"?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.