Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 13 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
13 minutos para concluir

Preface

Note that this course is structured into two-week chunks. The first chunk focuses on User-User Collaborative Filtering; the second chunk on Item-Item Collaborative Filtering. Each chunk has most of the lectures in the first week, and assignments/quizzes and advanced topics in the second week. We encourage learners to treat each two-week chunk as one unit, starting the assignments as soon as they feel they have learned enough to get going....
1 vídeo (total de (Total 3 mín.) min), 1 leitura
1 vídeos
1 leituras
Course Structure Outline10min
1 hora para concluir

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1

...
5 vídeos (total de (Total 85 mín.) min)
5 videos
Configuring User-User Collaborative Filtering9min
Influence Limiting and Attack Resistance; Interview with Paul Resnick21min
Trust-Based Recommendation; Interview with Jen Golbeck15min
Impact of Bad Ratings; Interview with Dan Cosley13min
Semana
2
5 horas para concluir

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2

...
2 vídeos (total de (Total 13 mín.) min), 2 leituras, 3 testes
2 videos
Programming Assignment - Programming User-User Collaborative Filtering4min
2 leituras
Assignment Instructions: User-User CF10min
Introducing User-User CF Programming Assignment10min
2 exercícios práticos
User-User CF Answer Sheet48min
User-User Collaborative Filtering Quiz20min
Semana
3
1 hora para concluir

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1

...
6 vídeos (total de (Total 70 mín.) min)
6 videos
Item-Item Algorithm16min
Item-Item on Unary Data6min
Item-Item Hybrids and Extensions4min
Strengths and Weaknesses of Item-Item Collaborative Filtering9min
Interview with Brad Miller16min
Semana
4
4 horas para concluir

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 2

...
2 vídeos (total de (Total 10 mín.) min), 2 leituras, 5 testes
2 videos
Programming Assignment - Programming Item-Item Collaborative Filtering4min
2 leituras
Item-Based CF Assignment Instructions10min
Introducing Item-Item CF Programming Assignment10min
4 exercícios práticos
Item Based Assignment Part l10min
Item Based Assignment Part II10min
Item Based Assignment Part III10min
Item Based Assignment Part IV10min
2 horas para concluir

Advanced Collaborative Filtering Topics

...
5 vídeos (total de (Total 73 mín.) min), 1 teste
5 videos
Recommending for Groups: Interview with Anthony Jameson14min
Threat Models11min
Explanations16min
Explanations, Part II: Interview with Nava Tintarev17min
1 exercício prático
Item-Based and Advanced Collaborative Filtering Topics Quiz20min
4.3
44 avaliaçõesChevron Right

Melhores avaliações

por SSMar 31st 2019

Thank you so very much to open my eye see more view of recommendation field not only algorithms but use case and many trouble-shooting in worldwide business, moreover interview with noble professor.

por NRFeb 4th 2018

Extremely informative course! It would be great if the assignments are created on python or R in the next season's offering. Thanks for the knowledge!

Instrutores

Avatar

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor
Computer Science and Engineering
Avatar

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor
Dept. of Computer Science, Boise State University

Sobre Universidade de MinnesotaUniversidade de Minnesota

The University of Minnesota is among the largest public research universities in the country, offering undergraduate, graduate, and professional students a multitude of opportunities for study and research. Located at the heart of one of the nation’s most vibrant, diverse metropolitan communities, students on the campuses in Minneapolis and St. Paul benefit from extensive partnerships with world-renowned health centers, international corporations, government agencies, and arts, nonprofit, and public service organizations....

Sobre o Programa de cursos integrados Sistemas de recomendação

This Specialization covers all the fundamental techniques in recommender systems, from non-personalized and project-association recommenders through content-based and collaborative techniques. Designed to serve both the data mining expert and the data literate marketing professional, the courses offer interactive, spreadsheet-based exercises to master different algorithms along with an honors track where learners can go into greater depth using the LensKit open source toolkit. A Capstone Project brings together the course material with a realistic recommender design and analysis project....
Sistemas de recomendação

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.