Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Empfehlungsdienste

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Michael D. Ekstrand +1 weiterer Dozent

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Spezialisierung EmpfehlungsdiensteUniversity of Minnesota

Über diesen Kurs

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In this course you will learn how to evaluate recommender systems.  You will gain familiarity with several families of metrics, including ones to measure prediction accuracy, rank accuracy, decision-support, and other factors such as diversity, product coverage, and serendipity.  You will learn how different metrics relate to different user goals and business goals.  You will also learn how to rigorously conduct offline evaluations (i.e., how to prepare and sample data, and how to aggregate results).  And you will learn about online (experimental) evaluation.  At the completion of this course you will have the tools you need to compare different recommender system alternatives for a wide variety of uses.

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Spezialisierung Empfehlungsdienste

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Dozenten

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4,87/5 (8 Bewertungen)

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Dept. of Computer Science, Boise State University

104.776 Lernende

6 Kurse

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

Computer Science and Engineering

190.072 Lernende

11 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

Woche

Woche 1

14 Minuten zum Abschließen

Preface

14 Minuten zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 14 min)

2 Stunden zum Abschließen

Basic Prediction and Recommendation Metrics

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Advanced Metrics and Offline Evaluation

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 76 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Online Evaluation

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 66 min)

Woche

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Evaluation Design

1 Stunde zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 31 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Bewertungen

4.4

33 Bewertungen

5 stars
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4 stars
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Top-Bewertungen von RECOMMENDER SYSTEMS: EVALUATION AND METRICS

von SS12. Juni 2017

Very good. But left out 1 star because one honors assignment did not have the material(base code) to download. Repeated questions were not answered in forum.

von CS15. Juli 2017

A lot of very in detail theories and metrics. I wish it could have more hands on experience.

von NS13. Dez. 2019

Wonderful course provide realtime examples of the pros and cons of each approach and metric, very useful and enjoyable

von MB4. Dez. 2022

It was a great course! Everyone from variety of backgrounds like MS/PhD students or industry professionals that has basic Information Retrieval and ML knowledge could understand the course content.

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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

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Recommender Systems: Evaluation and Metrics

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