К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Recommender Systems · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Recommender Systems

Курс от Sungkyunkwan University
Средний≈ 16.6 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this course you will: a) understand the basic concept of recommender systems. b) understand the Collaborative Filtering. c) understand the Recommender System with Deep Learning. d) understand the Further Issues of Recommender Systems. Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, conditional probability, and basic machine learning algorithms.

Навыки, которые вы освоите

Deep LearningData ProcessingMachine Learning AlgorithmsAlgorithmsMachine LearningScalabilityAI Personalization

Программа курса

4 модулей · 37 учебных материалов

01Introduction to Recommender Systems9 материалов

What is a recommender system?

Main recommender systemsВидеоRecommender system application developments: A surveyЧтениеQuiz 1Задание

Basic Recommender Systems

Read data, measure accuracy

Учитесь у экспертов

Jaekwang KIM

Assistant Professor

Recommender Systems
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 16.6 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
Видео
The Limits of Popularity-Based Recommendations, and the Role of Social TiesЧтение
Quiz 2Задание

Collaborative Filtering I

Principles of Collaborative FilteringВидеоTime Weight Collaborative FilteringЧтениеQuiz 3Задание
02Collaborative Filtering9 материалов

Collaborative Filtering II

User-Based CF vs. Item-Based CFВидеоSetting Goals and Choosing Metrics for Recommender System EvaluationsЧтениеQuiz 4Задание

Matrix Factorization

Principles of matrix factorizationВидеоMatrix factorization techniques for recommender systemsЧтениеQuiz 5Задание

Recommander System based on Matrix Factorization

Matrix factorization algorithmВидеоMatrix Factorization and Recommender SystemsЧтениеQuiz 6Задание
03Recommender System with Deep Learning9 материалов

Surprise Package

Introduction to Surprise packageВидеоSurprise: A Python library for recommender systemsЧтениеQuiz 7Задание

Recommender systems using deep learning 1

Compare Algorithms and Set OptionsВидеоConvolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware RecommendationЧтениеQuiz 8Задание

Recommender systems using deep learning 2

Deep Learning Recommendation using Keras 2ВидеоDeep Learning Based Recommender System: A Survey and New PerspectivesЧтениеQuiz 9Задание
04Further Understanding of Recommender Systems10 материалов

Hybrid Recommender Systems

Combination of CF and MFВидеоMatrix factorization model in collaborative filtering algorithms: A surveyЧтениеQuiz 10Задание

Sparse Matrix

Processing of large-scale dataВидеоA Nonnegative Latent Factor Model for Large-Scale Sparse Matrices in Recommender Systems via Alternating Direction MethodЧтениеQuiz 11Задание

Some Issues in RS

Cold start, scalability, binary dataВидеоDeepFM: a factorization-machine based neural network for CTR predictionЧтениеQuiz 12ЗаданиеFinal TestЗадание