英国推荐系统COMPSCI5091Recommender systems课程介绍

推荐系统

COMPSCI5091

Recommender systems

学习目标

课程内容：

本课程将介绍推荐系统的概念、应用、算法、编程和设计，推荐系统是一种推荐产品或信息的软件系统。推荐系统被许多用户广泛应用于日常工作中：推荐系统由亚马逊和 Netflix 等电子商务网站首创，广泛应用于市场营销（如使用超市会员卡进行个性化产品推荐）、教育、社交媒体和金融服务等领域。本课程将讨论各种推荐技术，包括非个性化、基于内容和协作推荐技术及其评估。

课程目标：

推荐系统是一种广泛部署的随机检索系统，一种在没有明确用户输入（即零查询）的基础上学习向用户推荐什么的搜索系统，但会利用已知的用户信息或用户所属的人口统计数据来提供建议。随着推荐系统的普及，从电子商务网站到超市会员卡，可以看出推荐技术有可能比搜索技术更加无处不在。本课程介绍了推荐系统的概念、应用、算法、编程和设计。课程将讨论行业中广泛使用的各种推荐技术，包括非个性化、基于内容和协作推荐技术，以及对这些技术的评估。

学习成果：

通过本课程的学习，学生将能够：

1. 描述自动推荐和针对个人用户进行个性化推荐的技术。

2. 描述不同的推荐系统应用场景，以及适合在其中部署的模型。

3. 解释不同推荐模型背后的理论概念。

4. 讨论如何根据系统性能和用户对系统的满意度来评估推荐系统。

5. 描述在实际部署中实施推荐系统所引起的实际工程问题。

6. 实施并评估一个标准的推荐系统。

7. 通过对最近发表的推荐系统论文进行批判性分析，讨论推荐系统的前沿发展。

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