课程简介

随着信息技术的飞速发展和互联网的全面普及,加快了数据产生和信息传播的速度。这为人们的生活和工作提供了便捷,但同时也带来了困扰:信息超载。为解决这一问题,搜索引擎和推荐系统两种信息过滤系统应运而生。不同于搜索引擎需要“用户主动寻找信息”且反馈结果“千人一面”,推荐系统的目标是“系统主动推送信息”且推荐结果“千人千面”。由于推荐系统能够让用户、平台、商家等多方受益,它已成为互联网(特别是移动互联网)应用和服务的一种标配。 本课程主要介绍推荐系统中的各种常用算法和一些典型应用。通过本课程的学习,学生不仅可以掌握各种常用推荐算法的思想、原理和实现,同时还能熟悉各种推荐算法的应用场景和一些典型的应用案例,并把握推荐系统未来的发展方向。

课程大纲

1. 推荐系统简介:

  1.1 推荐系统的意义与价值

  1.2 推荐系统的历史与框架

  1.3 推荐算法分类

2. 基于邻域的协同过滤:

  2.1 协同过滤的基本思想与算法分类

  2.2 基于用户的协同过滤

  2.3 基于项目的协同过滤

  2.4 基于邻域的评分预测

  2.5 基于二部图的协同过滤

3. 基于模型的协同过滤:

  3.1 基于关联规则的推荐

  3.2 基于矩阵分解的评分预测

  3.3 概率矩阵分解框架

  3.4 基于矩阵分解的Top-N推荐

4. 基于内容的推荐:

  4.1 基于内容推荐的系统框架

  4.2 向量空间模型

  4.3 基于语义的内容相似度

5. 基于知识的推荐:

  5.1 基于约束的推荐

  5.2 基于效用的推荐

  5.3 基于实例的推荐

6. 混合推荐:

  6.1 混合推荐简介

  6.2 理论依据与算法分类

  6.3 平行式混合推荐

  6.4 串行式混合推荐

  6.5 整体式混合推荐

7. 推荐系统评测:

  7.1 评测视角与实验方法

  7.2 评分预测评价指标

  7.3 Top-N推荐评价指标

  7.4 公开实验数据集

课程说明

采用理论讲解与系统实现相结合的方式介绍各种推荐算法,让学生不仅能知其然,而且能知其所以然。

课程特色:

1. 采用问题引导与示例展示相结合的讲解方式,通过图、表等可视化方式直观展示算法的思想、原理和具体步骤。

2. 分知识点录制教学视频,每个视频长度约10~15分钟,并配有相应的课件。

3. 课程配套代码已开源上线:https://github.com/LiuHongzhi-PKU/RSBook。

参考资料

刘宏志 编著. 推荐系统. 北京:机械工业出版社. 2020

拓展阅读

其他

主讲教师

刘宏志   

刘宏志,北京大学理学博士,副教授。主要研究领域:推荐系统、金融科技、数据挖掘。已在PR、KBS、IJCAI、AAAI、WWW、WSDM、ICDM、EMNLP等国际知名期刊和会议上发表学术论文60多篇,并编著出版《推荐系统》和《数据、模型与决策》2本教材。曾荣获“北京大学教学优秀奖”。

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