课程价格 ：
¥799.00
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学习时长
8周/建议每周至少6小时
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答疑服务
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作业批改
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- 1：智能推荐系统二期 开课仪式.pdf
- 第1章: A Brief Introduction of Recommender Systems in The Age of AI
- 2：【课件】推荐系统 Lecture1
- 第1节: introduction
- 3：【视频】推荐系统简介
- 第2节: 作业
- 4-1：【资料】作业所需数据集
- 4-2：【代码】L1.zip
- 5：【作业】第一章
- 第2章: Evaluation Approaches and Metrics for Recommender Systems
- 6：【课件】推荐系统 Lecture2
- 第1节: Introduction
- 7：【视频】Introduction
- 第2节: Evaluation approaches for recommender systems（Offline experiments，User studies，Online trails）
- 8：【视频】Evaluation approaches
- 第3节: Evaluation metrics of recommender systems（Accuracy metrics，Non-accuracy metrics）
- 9：【视频】Evaluation metrics
- 第4节: Summary and thinking
- 10：【视频】Summary and thinking
- 11：【作业】第二章
- 第3章: Regression Models in Recommender Systems using User and Item Features
- 12：【课件】Lecture3
- 第1节: regression model
- 13：【视频】回归模型
- 第2节: Practice：Apply linear regression to predict movie ratings
- 14-1：作业所用数据集
- 14-2：【作业】第三章：回归模型实践
- 14-3：第三章作业讲解.pdf
- 第4章: Factorization Approaches in Recommender Systems
- 第1节: Factorization Models
- 15-1：【课件】Lecture4 Factorization Models
- 15-2：【视频】Factorization Models
- 第2节: Practice
- 16-1：【作业】第四章
- 16-2：第四章作业讲解.pdf
- 第5章: Bridge Deep Learning to Recommender Systems
- 17：【课件】L5.DeepRS
- 18：【视频】Deep Learning to Recommender Systems
- 第1节: Practice
- 19-1：【作业】第五章
- 19-2：第五章作业讲解.pdf
- 第6章: Session-based Recommender Systems
- 20：【课件】L6. Session-based Recommender Systems_v6
- 21：【视频】L6 Session-based Recommender Systems_v6
- 第1节: Practice
- 22-1：【作业】第六章
- 22-2：第六章作业讲解.pdf
- 第7章: Graph-based Recommender Systems
- 23-1：【课件】Graph Learning-based Recommender Systems
- 23-2：【视频】Graph Learning-based Recommender Systems
- 第1节: Practice
- 24-1：【作业】第七章
- 24-2：第七章作业讲解.pdf
- 第8章: Towards Semantic and Explainable Recommender Systems
- 第1节: 【第八章】课件
- 25-1：【课件】第八章
- 25-2：【视频】L8.SemanticRS-zs
- 第2节: 作业
- 26-1：【作业】第八章
- 26-2：第八章作业讲解.pdf
