• 学习时长

    8周/建议每周至少6小时

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  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 第2章: Evaluation Approaches and Metrics for Recommender Systems
  • 任务5: 【课件】推荐系统 Lecture2.pdf
  • 第1节: Introduction
  • 任务6: 【视频】Introduction 12:19
  • 第2节: Evaluation approaches for recommender systems(Offline experiments,User studies,Online trails)
  • 任务7: 【视频】Evaluation approaches 21:06
  • 第3节: Evaluation metrics of recommender systems(Accuracy metrics,Non-accuracy metrics)
  • 任务8: 【视频】Evaluation metrics 92:10
  • 第4节: Summary and thinking
  • 任务9-1: 【视频】Summary and thinking 04:28
  • 任务9-2: 【作业】第2次
  • 第4章: Factorization Approaches in Recommender Systems
  • 第1节: Factorization Models
  • 任务12-1: 【课件】Lecture4 Factorization Models.pdf
  • 任务12-2: 【视频】Factorization Models 113:26
  • 第2节: Practice I:Implement ALS MF
  • 任务13: 【作业】assignment1
  • 第3节: Practice II:Implement feature based MF
  • 任务14: 【作业】assignment2
  • 第5章: Bridge Deep Learning to Recommender Systems
  • 任务15: 【课件】L5.DeepRS.pdf
  • 任务16: 【视频】Deep Learning to Recommender Systems 166:50
  • 第1节: Practice l:Implement Deep Regression Model to predict movie ratings
  • 任务17: 【作业】第五节:assignment1
  • 第2节: Practice II:Implement Neural MF to predict movie ratings
  • 任务18: 【作业】第五节:assignment2
  • 第6章: Session-based Recommender Systems
  • 任务19: 【课件】L6. Session-based Recommender Systems_v6
  • 任务20: 【视频】L6 Session-based Recommender Systems_v6 140:06
  • 第1节: Practice I:Implement a Markov chain based next-basket recommender systems
  • 任务21: 【作业】assignment1
  • 第2节: Practice II:Implement an RNN-based SBRS GRU4REC
  • 任务22: 【作业】assignment2
  • 第7章: Graph-based Recommender Systems
  • 任务23: 【课件】Graph Learning-based Recommender Systems.pdf
  • 任务24: 【视频】Graph Learning-based Recommender Systems 118:37
  • 第1节: Practice I:Implement a random walk-based recommender system for friend recommendation in a social network dataset.
  • 任务25: 【作业】assignment1
  • 第2节: Practice II:Implement a GNN-based recommender system for social recommendation to incorporate social relations for rating prediction.
  • 任务26: 【作业】assignment2
  • 第8章: Towards Semantic and Explainable Recommender Systems
  • 第1节: Did Donald Trump use AI to win the election?
  • 第2节: Preliminary for natural language processing
  • 第3节: Sentiment analysis in recommender systems
  • 第4节: Preliminary for knowledge representation
  • 第5节: Building semantic recommender systems over knowledge graphs
  • 第6节: Assignments

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