À propos de ce cours
4.3
162 notes
42 avis
Spécialisation
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Heures pour terminer

Approx. 13 heures pour terminer

Recommandé : 9 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
13 minutes pour terminer

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....
Reading
1 vidéo (Total 3 min), 1 lecture
Video1 vidéo
Reading1 lecture
Course Structure Outline10 min
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 1

...
Reading
5 vidéos (Total 85 min)
Video5 vidéos
Configuring User-User Collaborative Filtering9 min
Influence Limiting and Attack Resistance; Interview with Paul Resnick21 min
Trust-Based Recommendation; Interview with Jen Golbeck15 min
Impact of Bad Ratings; Interview with Dan Cosley13 min
Semaine
2
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

User-User Collaborative Filtering Recommenders Part 2

...
Reading
2 vidéos (Total 13 min), 2 lectures, 3 quiz
Video2 vidéos
Programming Assignment - Programming User-User Collaborative Filtering4 min
Reading2 lectures
Assignment Instructions: User-User CF10 min
Introducing User-User CF Programming Assignment10 min
Quiz2 exercices pour s'entraîner
User-User CF Answer Sheet48 min
User-User Collaborative Filtering Quiz20 min
Semaine
3
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 1

...
Reading
6 vidéos (Total 70 min)
Video6 vidéos
Item-Item Algorithm16 min
Item-Item on Unary Data6 min
Item-Item Hybrids and Extensions4 min
Strengths and Weaknesses of Item-Item Collaborative Filtering9 min
Interview with Brad Miller16 min
Semaine
4
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Item-Item Collaborative Filtering Recommenders Part 2

...
Reading
2 vidéos (Total 10 min), 2 lectures, 5 quiz
Video2 vidéos
Programming Assignment - Programming Item-Item Collaborative Filtering4 min
Reading2 lectures
Item-Based CF Assignment Instructions10 min
Introducing Item-Item CF Programming Assignment10 min
Quiz4 exercices pour s'entraîner
Item Based Assignment Part l10 min
Item Based Assignment Part II10 min
Item Based Assignment Part III10 min
Item Based Assignment Part IV10 min
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Advanced Collaborative Filtering Topics

...
Reading
5 vidéos (Total 73 min), 1 quiz
Video5 vidéos
Recommending for Groups: Interview with Anthony Jameson14 min
Threat Models11 min
Explanations16 min
Explanations, Part II: Interview with Nava Tintarev17 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Item-Based and Advanced Collaborative Filtering Topics Quiz20 min
4.3
42 avisChevron Right

Meilleurs avis

par 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!

par ARAug 4th 2017

Awesome as always, Joe and Michael rock. The interview with Brad Miller was stellar, felt like listening to the legends of rock-n-roll!

Enseignants

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

À propos de University of 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....

À propos de la Spécialisation Recommender Systems

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....
Recommender Systems

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.