课程主页: https://www.coursera.org/learn/recommender-metrics
在当今数据驱动的世界中，推荐系统在帮助用户发现感兴趣的内容方面扮演着至关重要的角色。Coursera平台上的《推荐系统: 评估与指标》课程让我们深入了解如何有效评估推荐系统，做出明智的决策。这是一门出色的课程，无论是技术人员还是业务专业人士都能从中获益。
课程概述
在这个课程中，您将学习如何评估推荐系统。课程会让您熟悉多种族群的指标，包括用于测量预测准确性、排名准确性、决策支持和其他因素，如多样性、产品覆盖率以及意外惊喜（serendipity）等。您将了解到不同的指标如何与不同的用户目标和业务目标相联系。这种理论与实践的结合对任何希望在推荐系统领域有所成就的人都是极为有益的。
课程大纲
- 课程前言
- 基本预测和推荐指标
- 高级指标及线下评估
- 在线评估
- 评估设计
首先，对于初学者来说，课程开始于推荐系统中最基础的概念。您将深入了解各类推荐和预测的差异。随着课程逐步深入，复杂的指标及端对端的评估过程将被分析。教师会分享行业数据和案例，带来真知灼见。这对于业务从业者制定合理的市场策略非常重要。
补充课程中的实践环节，例如如何准备和采样数据，确实加强了理论学习，让理连续课程变得更加好。在线评估这一章节让学员理解如何在真实世界中充分运用这些评估技术。
总结与推荐
总体上，Coursera的《推荐系统: 评估与指标》课程充满了丰富的知识和实际案例分析。如果您正在从事机器学习、数据分析或做出商业决策，这门课程无疑是您的不二之选。我向每一个对 recommender systems 有兴趣的读者推荐这门课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/recommender-metrics