Building Similarity Based Recommendation System

4.4
звезд

Оценки: 28

•

Рецензии: 5

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Understand what is collaborative filtering and how to collect data to build a recommendation system

Understand how to create user item interactions matrix to find which users are most similar to the other users

Build a similarity based recommendation system based on collaborative filtering

2 hour
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

Welcome to this 1-hour project-based course on Building Similarity Based Recommendation System. In this project, you will learn how similarity based collaborative filtering recommendation systems work, how you can collect data for building such systems. You will learn what are some different ways you to compute similarity between users and recommend items based on products interacted by other similar users. You will learn to create user item interactions matrix from the original dataset and also how to recommend items to a new user who does not have any historical interactions with the items. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

  • Data Manipulation

  • cosine similarity

  • Recommender Systems

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Understanding collaborative filtering and dataset

  2. Exploring the dataset

  3. Creating user item interactions matrix

  4. Finding similar users

  5. Creating similarity based recommendation system

  6. Conclusion

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BUILDING SIMILARITY BASED RECOMMENDATION SYSTEM

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Учитесь, где угодно
Загрузить из App StoreЗагрузить в Google Play
Placeholder