上次学到：课程介绍
简介
当今推荐系统的应用可以说是十分广泛了，它已经应用到了生活当中的方方面面，比如新闻推荐、音乐推荐、电影推荐、朋友推荐等等，一个性能高效的推荐系统更是帮助商品更好销售的关键。本课分为两部分，前半部分介绍各种常见的推荐系统以及基本概念，后半部分将用基于矩阵分解的协同过滤实现一个电影推荐系统。
讲师
目前着手于研究人工智能，精通Python编程和机器学习算法，主导过kaiterra全球天气污染智能预测系统的开发与部署，目前在做智能推荐系统的开发应用并且为相关公司提供解决方案。
课程须知
掌握python语法，自学能力强！
老师告诉你能学到什么？
1、基于内容的推荐系统的原理
2、基于矩阵分解的推荐系统的原理
3、基于商品的协同过滤的推荐系统的原理
4、基于用户的协同过滤的推荐系统的原理
5、构建基于矩阵分解的电影推荐系统
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