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推荐系统课程

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 推荐系统是当今应用最广和最成功的机器学习系统。最早的推荐系统诞生于亚马逊,广受消费者好评。之后逐渐被各路电商企业仿效学习,现在已经成为电商标配。推荐系统在社交网站里也应用广泛,相信大家对某些社交工具的好友推荐的精准度感觉到由衷的赞叹。推荐系统可以提高用户体验,给用户“机器系统居然能知道我个人喜好”的震撼感觉,同时也通过向用户提供更丰富更合适的商品来赢取订单和更多的销售额,充分体现“数据是企业核心价值”的时代潮流。各种推荐系统设计和改进,是电商企业和社交网站的当务之急,这里也产生了大量的人才需求。

    推荐系统在院校几乎很少能成为一个单独的专业,大部分人都是半路出家。构建者可能有数据分析师,更多的是IT人,受命建设一个全新的系统,面对全新的陌生的领域,很多人会感到自己知识贫乏,无从下手。对于构建一个推荐系统,这里面既有算法设计的问题,也有大数据计算和实时性要求的问题,如果不具备全面的知识,恐怕难以设计出一个完美的系统。在炼数成金已经开课的Hadoop案例,Mahout,机器学习,NoSQL等课程里,曾经零散地涉及与推荐系统设计实现有关的知识点,吸引了不少学员的兴趣,我们也经常收到学员关于推荐系统方面的咨询问题。由此萌生了将这些分布在各个课程里的内容聚合成体系化的专门课程,并将意犹未尽的知识点充分讲述的想法,于是就有了这门课。
    第1节 推荐系统概述
    第2节 最流行的推荐系统:itemCF和userCF
    第3节 大数据环境下的itemCF实现
    第4节 基于频繁模式的推荐系统,套餐设计
    第5节 文本挖掘与标签系统
    第6节 基于内容的推荐系统
    第7节 社交网络好友推荐,图算法,在图数据库Neo4j上的实现
    第8节 用Cypher语言实现好友推荐
    第9节 实时推荐系统

     
 

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