About this Course
최근 조회 5,533

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 2번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 12시간 필요

권장: 10 hours/week...

영어

자막: 영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 13분 필요

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.

...
1 video (Total 3 min), 1 reading
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Course Structure Outline10m
완료하는 데 1시간 필요

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1

...
5 videos (Total 85 min)
5개의 동영상
Configuring User-User Collaborative Filtering9m
Influence Limiting and Attack Resistance; Interview with Paul Resnick21m
Trust-Based Recommendation; Interview with Jen Golbeck15m
Impact of Bad Ratings; Interview with Dan Cosley13m
2
완료하는 데 5시간 필요

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2

...
2 videos (Total 13 min), 2 readings, 3 quizzes
2개의 동영상
Programming Assignment - Programming User-User Collaborative Filtering4m
2개의 읽기 자료
Assignment Instructions: User-User CF10m
Introducing User-User CF Programming Assignment10m
2개 연습문제
User-User CF Answer Sheet48m
User-User Collaborative Filtering Quiz20m
3
완료하는 데 1시간 필요

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1

...
6 videos (Total 70 min)
6개의 동영상
Item-Item Algorithm16m
Item-Item on Unary Data6m
Item-Item Hybrids and Extensions4m
Strengths and Weaknesses of Item-Item Collaborative Filtering9m
Interview with Brad Miller16m
4
완료하는 데 4시간 필요

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 2

...
2 videos (Total 10 min), 2 readings, 5 quizzes
2개의 동영상
Programming Assignment - Programming Item-Item Collaborative Filtering4m
2개의 읽기 자료
Item-Based CF Assignment Instructions10m
Introducing Item-Item CF Programming Assignment10m
4개 연습문제
Item Based Assignment Part l10m
Item Based Assignment Part II10m
Item Based Assignment Part III10m
Item Based Assignment Part IV10m
완료하는 데 2시간 필요

Advanced Collaborative Filtering Topics

...
5 videos (Total 73 min), 1 quiz
5개의 동영상
Recommending for Groups: Interview with Anthony Jameson14m
Threat Models11m
Explanations16m
Explanations, Part II: Interview with Nava Tintarev17m
1개 연습문제
Item-Based and Advanced Collaborative Filtering Topics Quiz20m
4.3
44개의 리뷰Chevron Right

Nearest Neighbor Collaborative Filtering의 최상위 리뷰

대학: SSMar 31st 2019

Thank you so very much to open my eye see more view of recommendation field not only algorithms but use case and many trouble-shooting in worldwide business, moreover interview with noble professor.

대학: NRFeb 4th 2018

Extremely informative course! It would be great if the assignments are created on python or R in the next season's offering. Thanks for the knowledge!

강사

Avatar

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor
Computer Science and Engineering
Avatar

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor
Dept. of Computer Science, Boise State University

미네소타 대학교 정보

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....

추천 시스템 전문 분야 정보

This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative techniques. Designed to serve both the data mining expert and the data literate marketing professional, the courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms along with an honors track where learners can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. A Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
추천 시스템

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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