课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems

课程概述

在当今数据驱动的世界，个性化推荐系统已经成为提高用户体验的关键。Coursera推出的《高级推荐系统》课程教你如何利用先进的机器学习技术构建更为成熟的推荐系统。该课程从历史用户意见出发，帮你自动建立模型，从而能够提供更加准确的推荐，无需你逐一考虑模型的细节。

为何选修该课程？

这门课程不仅适合数据科学初学者，也为有经验的专业人士提供了提高的机会。学习结束后，你将掌握混合信息的管理以及不同过滤技术的结合方法；无论是在精准推荐、提升用户体验还是竞争中，都将受益匪浅。

课程大纲

1. 高级协同过滤

该模块中，我们将学习如何将机器学习应用于协同过滤技术。你将理解如何编写基于物品的协同算法，自动学习物品间最佳相似性，提升推荐质量，以更好地匹配模型所预测的用户意见和真实用户意见，包括定义一种新错误度量，用于设计学习排名算法。

2. 奇异值分解技术（SVD）

这一单元探讨一种基于维度降低和矩阵分解聚焦在协同过滤的新家族。我们将比较形象推荐的缺点和优点，以及如何将基础矩阵分解算法改变成模型基础的推荐方法。

3. 混合和上下文感知推荐系统

我们将了解如何融合多种基本算法（如协同过滤和基于内容的技术），以形成混合推荐系统，提升推荐质量。这将使得我们可以将额外的内容或上下文信息融入协同推荐系统针对改善推荐品质的能力。

4. 因式分解机

在最后模块中，我们将引入一个新的高级协同过滤技术，因式分解机（FM）。你将学习如何构建数据输入矩阵，以及如何利用FM同样在一项模型中进行矩阵分解和有关侧信息的协同推荐。

RecSys挑战（荣誉项目）

RecSys挑战是课程的重要组成部分，旨在通过“实践”来 साबित你的技能。在这一挑战中，你将面对模仿真实情境的在线超市交易数据，为潜在交互用户预测商品。虽然取得这个挑战的成果并非按照考核方式的强制要求，但若成功完成，课程证书上将会得到荣誉标识。

总结

如果你对数据科学与推荐系统感兴趣，并希望在学习方面获得巨大的成就和实践经验，这门《高级推荐系统》课程非常值得推荐。相信完成之后，你将精通数据建模并能应用理论知识有效改善实际问题。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-recommender-systems