Python数据分析行业案例：推荐系统

第1章 推荐系统综述 - 1-1 课程介绍 - 1-2 为什么会出现推荐系统 - 1-3 推荐系统的常见形式 - 1-4 推荐系统算法的基本思路 - 1-5 推荐系统评测的三大步骤 - 1-6 怎样才能算一个好的推荐系统？ - 1-7 推荐系统模型评估：准确率 - 1-8 推荐系统模型评估：其他指标 - 1-9 推荐系统常用的相似度指标 - 1-10 推荐系统中的一些基础模型 - 1-11 电影评分数据集简介 - 1-12 网易云音乐数据集简介 - 1-13 云音乐数据集的预处理 第2章 Suprise包使用入门 - 2-1 suprise包简介 - 2-2 suprise包实战：读取数据 - 2-3 suprise包实战：数据拆分 - 2-4 suprise包实战：模型的拟合与评估 - 2-5 suprise包实战：模型的拟合与评估将模型结果用于推荐 第3章 协同过滤 - 3-1 协同过滤概述 - 3-2 ItemCF方法 - 3-3 UserCF方法 - 3-4 ml100k案例：筛选算法框架 - 3-5 ml100k案例：模型参数调优 - 3-6 ml100k案例：将模型结果用于推荐 第4章 矩阵分解 - 4-1 SVD的基本原理 - 4-2 如何将SVD用于推荐系统 - 4-3 VDpp与NMF - 4-4 SVD案例 第5章 基于内容的推荐算法 - 5-1 CB方法的基本原理 - 5-2 词袋模型 - 5-3 用sklearn生成文档-词条矩阵 - 5-4 ml案例：基于词频矩阵 - 5-5 关键词提取的基本思路 - 5-6 TF- IDF算法 - 5-7 ml案例：基于TF-IDF实现 第6章 结合文本挖掘进行推荐 - 6-1 如何将文本挖掘技术和内容推荐相结合 - 6-2 分词原理讲解 - 6-3 结巴分词的基本用法 - 6-4 使用自定义词典和搜狗细胞词库 - 6-5 去除停用词 - 6-6 云音乐案例：基于词袋模型进行推荐 - 6-7 从词袋模型到N-gram模型 - 6-8 文本信息的分布式表示 - 6-9 共现矩阵 - 6-10 NNLM模型的突破 - 6-11 Word2vec一出，满座皆惊 - 6-12 文档相似度的doc2vec实现 - 6-13 云音乐案例：基于词向量模型进行推荐 第7章 基于列表序列进行推荐 - 7-1 如何基于列表序列进行推荐 - 7-2 云音乐案例：基于关联分析进行推荐 - 7-3 云音乐案例：基于Word2vec进行推荐 第 8章 聚类方法在推荐系统中的应用 - 8-1 聚类分析概述 - 8-2 聚类分析的方法分类 - 8-3 BIRCH聚类 - 8-4 聚类分析在推荐系统中的应用思路 - 8-5 云音乐案例：聚类分析的数据准备 - 8-6 云音乐案例：具体建模操作 第9章 冷启动问题 - 9-1 冷启动概述 - 9-2 用户冷启动的实现案例 - 9-3 物品冷启动的实现案例 课程资料