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机器学习之协同过滤原理与实战

机器学习之协同过滤原理与实战

授课机构： 上海容大教育

上课地点： 普陀分校

成交/评价：

联系电话： 400-688-0112

机器学习之协同过滤原理与实战课程详情

协同过滤算法应用场景

本课程隶属人工智能开发工程师培养体系第三模块，聚焦推荐系统核心技术——协同过滤算法，通过理论讲解与项目实战相结合的教学模式，帮助开发者构建智能推荐系统的完整知识体系。

课程核心模块解析

教学模块 技术要点 实战产出
算法基础 用户行为数据建模
相似度计算模型		 用户画像构建工具
系统开发 Spark MLlib实现
实时推荐架构		 电影推荐系统原型

教学特色与实现路径

  • 数据建模 - 用户评分矩阵构建与稀疏数据处理方案
  • 算法优化 - 基于矩阵分解的改进型协同过滤实现
  • 系统集成 - 微服务架构下的推荐引擎部署方案

典型应用场景实现

电商平台商品推荐系统开发：

  • 基于用户购买行为的协同过滤模型
  • 商品相似度矩阵动态更新机制
  • 推荐结果AB测试验证方案

技术能力提升路径

  1. 掌握用户偏好数据的清洗与标准化处理流程
  2. 熟练使用Python实现协同过滤算法原型
  3. 完成餐馆推荐系统的冷启动问题解决方案设计
  4. 构建基于Hadoop的分布式推荐算法框架
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