Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Empfehlungsdienste

4.3
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Joseph A Konstan +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung EmpfehlungsdiensteUniversity of Minnesota

Über diesen Kurs

4.309 kürzliche Aufrufe

In this course, you will learn the fundamental techniques for making personalized recommendations through nearest-neighbor techniques.  First you will learn user-user collaborative filtering, an algorithm that identifies other people with similar tastes to a target user and combines their ratings to make recommendations for that user.  You will explore and implement variations of the user-user algorithm, and will explore the benefits and drawbacks of the general approach.  Then you will learn the widely-practiced item-item collaborative filtering algorithm, which identifies global product associations from user ratings, but uses these product associations to provide personalized recommendations based on a user's own product ratings.

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Spezialisierung Empfehlungsdienste

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,53/5 (14 Bewertungen)

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

192.079 Lernende

11 Kurse

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

105.206 Lernende

6 Kurse

von

University of Minnesota

The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

13 Minuten zum Abschließen

Preface

Note that this course is structured into two-week chunks. The first chunk focuses on User-User Collaborative Filtering; the second chunk on Item-Item Collaborative Filtering. Each chunk has most of the lectures in the first week, and assignments/quizzes and advanced topics in the second week. We encourage learners to treat each two-week chunk as one unit, starting the assignments as soon as they feel they have learned enough to get going.

13 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 3 min), 1 Lektüre

1 Stunde zum Abschließen

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 85 min)

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2

5 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 13 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1

1 Stunde zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 70 min)

Woche4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 2

6 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 10 min), 2 Lektüren, 5 Quiz

2 Stunden zum Abschließen

Advanced Collaborative Filtering Topics

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 73 min)

Bewertungen

4.3

68 Bewertungen

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Top-Bewertungen von NEAREST NEIGHBOR COLLABORATIVE FILTERING

von LL19. Juli 2017

a great class, I learned some insight in these algorithms

von NS11. Dez. 2019

i found this course very helpful and informative. it explains the theory while providing real-world examples on recommender systems. the assignment helps in clearing up any confusion with the material

von AR3. Aug. 2017

Awesome as always, Joe and Michael rock. The interview with Brad Miller was stellar, felt like listening to the legends of rock-n-roll!

von AD2. Aug. 2017

Loved it...many thanks Prof. Joe for bringing this content to Coursera

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Über den Spezialisierung Empfehlungsdienste

A Recommender System is a process that seeks to predict user preferences. This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative filtering techniques, as well as advanced topics like matrix factorization, hybrid machine learning methods for recommender systems, and dimension reduction techniques for the user-product preference space.

This Specialization is designed to serve both the data mining expert who would want to implement techniques like collaborative filtering in their job, as well as the data literate marketing professional, who would want to gain more familiarity with these topics. The courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms, along with an honors track where you can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. By the end of this Specialization, you’ll be able to implement as well as evaluate recommender systems. The Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Nearest Neighbor Collaborative Filtering

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