宇博学院-数据分析项目
个性化推荐系统的实现
课程介绍
本课程的主要目的是帮助学员掌握个性化推荐系统的基本原理、算法及开发技巧。通过深入学习协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等常见算法，并结合实际项目，学员将学会如何设计、实现和优化个性化推荐系统，以满足用户的需求并提升产品的用户体验。
在信息爆炸的时代，个性化推荐系统已成为电商、社交媒体、音乐/视频平台等不可或缺的核心技术。通过分析用户的行为、兴趣和偏好，推荐系统能够为用户提供高度定制化的内容，提升用户体验并增加平台的粘性。本课程将系统讲解个性化推荐系统的原理与实现，从推荐算法的基础知识到实际系统的开发，让学员掌握如何搭建高效的个性化推荐系统。
课程收获
- 理解推荐系统的工作原理和常见算法。
- 掌握协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐等核心技术。
- 学习如何使用Python及主流工具包（如TensorFlow、PyTorch）实现推荐算法。
- 熟悉大规模推荐系统的设计与优化方法。
- 完成一个个性化推荐系统的实际项目，并能够将其应用于实际业务场景。
项目亮点
- 全面覆盖推荐技术：从传统算法到深度学习，全面讲解个性化推荐系统的设计与实现，确保学员掌握从基础到前沿的技术。
- 实践驱动：通过多个实战项目和案例分析，让学员在动手中掌握技术，完成一个能够实际应用的推荐系统。
- 行业专家授课：由具备多年推荐系统开发经验的专家主讲，提供深入的理论与实战指导，帮助学员在真实场景中快速上手。
- 灵活学习：线上线下结合的教学模式，灵活安排学习进度，适合不同学习节奏的学员。
项目设置
个性化推荐系统项目通过分析用户行为和偏好，利用机器学习算法实时提供精准、个性化的内容或产品推荐，提升用户体验和转化率。
招生对象
对推荐系统及机器学习感兴趣的开发人员 - 数据科学与人工智能领域的从业者 - 需要在产品中引入个性化推荐功能的企业管理者和技术负责人 - 研究个性化推荐算法的学术人员
招生人数
限额6-10人，确保每位学员能够获得充分的指导与实践机会。
主讲老师
本课程由UCLA在职教授Dr.Li主讲，Dr.li是国内知名推荐系统专家，曾在多家顶尖互联网公司担任技术顾问，拥有十多年的推荐系统研发经验。他的研究涵盖了推荐算法优化、大数据处理及深度学习技术，发表了多篇高水平论文，并成功带领团队开发了多个大规模推荐系统。
课程大纲
1.推荐系统概述
- 推荐系统的发展历史与应用场景
- 个性化推荐系统的核心要素
2.协同过滤算法
- 基于用户的协同过滤
- 基于项目的协同过滤
- 优点与局限性
3.基于内容的推荐
- 内容特征的提取与建模
- 相似度计算与推荐策略
4.混合推荐系统
- 协同过滤与内容推荐的结合
- 其他混合推荐策略及应用场景
5.深度学习在推荐系统中的应用
- 使用神经网络构建推荐模型
- 基于图神经网络（GNN）的推荐系统
6.大规模推荐系统的设计与优化
- 数据预处理与特征工程
- 系统的性能优化与扩展
7.实战项目：个性化推荐系统的开发与部署
- 从数据采集到模型训练
- 实现可扩展的推荐系统并部署
