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推荐系统实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握推荐系统领域常用算法及其建模应用实例。全程基于Python及其开源工具实战演示各大推荐引擎构建方法，基于真实数据集进行建模与应用实战。整体风格通俗易懂，适合入门与进阶的同学们加入学习，提供课程所需全部PPT，数据，代码

课程目录

• 1 课程简介
• 10 相似度计算与推荐实例
• 11 矩阵分解的目的与效果
• 12 矩阵分解中的隐向量
• 13 目标函数简介
• 14 隐式情况分析
• 15 Embedding的作用
• 16 音乐推荐任务概述
• 17 数据集整合
• 18 物品相似度计算与推荐
• 19 SVD矩阵分解
• 2 推荐系统通俗解读
• 20 基于矩阵分解的音乐推荐
• 21 知识图谱通俗解读
• 22 知识图谱在搜索引擎中的应用
• 23 知识图谱在医疗领域应用实例
• 24 金融与推荐领域的应用
• 25 数据获取分析
• 26 Neo4j图数据库介绍
• 27 Neo4j数据库安装流程演示
• 28 可视化例子演示
• 29 创建与删除操作演示
• 3 推荐系统发展简介
• 30 数据库更改查询操作演示
• 31 知识图谱推荐系统效果演示
• 32 kaggle电影数据集下载与配置
• 33 图谱需求与任务流程解读
• 34 项目所需环境配置安装
• 35 构建用户电影知识图谱
• 36 图谱查询与匹配操作
• 37 相似度计算与推荐引擎构建
• 38 CTR估计及其经典方法概述
• 39 高维特征带来的问题
• 4 应用领域与多方位评估指标
• 40 二项式特征的作用与挑战
• 41 二阶公式推导与化简
• 42 FM算法解析
• 43 DeepFm整体架构解读
• 44 输入层所需数据样例
• 45 Embedding层的作用与总结
• 46 数据集介绍与环境配置
• 47 广告点击数据预处理实例
• 48 数据处理模块Embedding层
• 49 Index与Value数据制作
• 5 任务流程与挑战概述
• 50 一阶权重参数设计
• 51 二阶特征构建方法
• 52 特征组合方法实例分析
• 53 完成FM模块计算
• 54 DNN模块与训练过程
• 55 环境配置与数据集介绍
• 56 电影数据集预处理分析
• 57 surprise工具包基本使用
• 58 模型测试集结果
• 59 评估指标概述
• 6 常用技术点分析
• 60 数据与环境配置介绍
• 61 数据科学相关数据介绍
• 62 文本数据预处理
• 63 TFIDF构建特征矩阵
• 64 矩阵分解演示
• 65 LDA主题模型效果演示
• 66 推荐结果分析
• 67 数据与环境配置
• 68 数据与关键词信息
• 69 关键词云与直方图展示
• 7 与深度学习的结合
• 70 特征可视化
• 71 数据清洗概述
• 72 缺失值填充方法
• 73 推荐引擎构造
• 74 数据特征构造
• 75 得出推荐结果
• 76 数据与任务介绍
• 77 文本词频统计
• 78 ngram结果可视化展示
• 79 文本清洗
• 8 协同过滤与矩阵分解简介
• 80 相似度计算
• 81 得出推荐结果
• 9 基于用户与商品的协同过滤
• 数据代码.txt