课程信息

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完成后获得证书

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 3 门课程(共 5 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

完成时间大约为7 小时

英语(English)

字幕:英语(English)

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提供方

明尼苏达大学 徽标

明尼苏达大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 14 分钟

Preface

完成时间为 14 分钟
2 个视频 (总计 14 分钟)
2 个视频
The Goals of Evaluation10分钟
完成时间为 2 小时

Basic Prediction and Recommendation Metrics

完成时间为 2 小时
5 个视频 (总计 57 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
5 个视频
Prediction Accuracy Metrics12分钟
Decision Support Metrics16分钟
Rank-Aware Top-N Metrics18分钟
Assignment Intro Video2分钟
1 个阅读材料
Metric Computation Assignment Instructions10分钟
1 个练习
Basic Prediction and Recommendation Metrics Assignment42分钟
2

2

完成时间为 2 小时

Advanced Metrics and Offline Evaluation

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 76 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
6 个视频
Additional Item and List-Based Metrics18分钟
Experimental Protocols13分钟
Unary Data Evaluation11分钟
Temporal Evaluation of Recommenders (Interview with Neal Lathia)12分钟
Programming Assignment Introduction8分钟
1 个阅读材料
Evaluating Recommenders10分钟
2 个练习
Offline Evaluation and Metrics Quiz22分钟
Programming Assignment Quiz28分钟
3

3

完成时间为 1 小时

Online Evaluation

完成时间为 1 小时
4 个视频 (总计 66 分钟)
4 个视频
Usage Logs and Analysis10分钟
A/B Studies (Field Experiments)11分钟
User-Centered Evaluation (Interview with Bart Knijnenburg)25分钟
1 个练习
Online Evaluation Quiz8分钟
4

4

完成时间为 1 小时

Evaluation Design

完成时间为 1 小时
3 个视频 (总计 31 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
3 个视频
Case Examples17分钟
Assignment Intro Video2分钟
2 个阅读材料
Intro to Assignment: Evaluation Design Cases10分钟
Quiz Debrief10分钟
1 个练习
Assignment: Evaluation Design Cases12分钟

关于 推荐系统 专项课程

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....
推荐系统

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