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推荐系统算法工程师——从入门到就业

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    推荐商品

    计价单位:
    品牌: python

    课程介绍

    推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段,是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐,都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同,但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。

    推荐系统根据每一个用户的行为和喜好,找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作,只需要用一些简单或者深入的算法,就可以达到很好的效果。

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    课程内容:

    本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块,课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,通过带领大家制作实战项目,帮助学员实现个人转型,熟悉推荐系统。

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    课程大纲(14个课时,28个小时)

    推荐引擎

    1.推荐系统概述、推荐引擎概述

    2.实现基础工程

    3.实现基本的实时处理

    4.实现简单的实时推荐算法

    5.实现符合业务场景的推荐算法

    推荐算法

    1.推荐算法概述

    2.实现基础规则算法

    3.实现协同过滤ucf

    4.实现协同过滤icf

    5.实现关联规则

    6.推荐算法集成

    推荐环境

    1.推荐算法自动化

    2.推荐引擎高并发

    3.整合推荐算法、推荐引擎形成推荐系统