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电商商品推荐系统项目实战
2 students

电商商品推荐系统项目实战

基于百万电商数据的建模过程
Last updated 7/2024
Chinese (Simplified)

What you'll learn

  • 移动电商商品推荐的业务背景
  • 特征处理与特征构建方法
  • 基于规则的预估方法
  • 基于K-MEANS的负采样算法
  • LR与GBDT模型完成预测
  • 深度学习方法WIDE&DEEP模型
  • FM模型及改讲模型NFM
  • 推荐项目的评估指标与优化

Course content

6 sections20 lectures5h 30m total length
  • 课程介绍0:21
  • 讲师介绍0:01
  • 课程大纲0:33

Requirements

  • 有一定的编程经验

Description

电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位,推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价,商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队,有着绝对地位的优势。

本课程为完整的电商商品推荐项目,采用阿里巴巴淘宝电商 真实公开数据集,根据用户在商品全集上的移动端行为数据及百万级的商品信息,建立推荐模型,并预估用户在接下来一天对商品子集购买行为。

本课程版权归三节课所有,未经书面同意私自录制、转载等行为均属侵权行为。课程内的所有内容,包括但不限于视频、文字、图片均由三节课公司或其他权利人依法拥有其知识产权,包括但不限于著作权、商标权、专利权等。未经三节课

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Who this course is for:

  • 有一定机器学习基础
  • 对推荐系统领域感兴趣
  • 有志于从事推荐算法工作