推荐算法协同过滤用户行为挖掘,充电了么,陈敬雷充电了么CEO兼CTO,一、课程优势 本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材 【自然语言处理原理与实战（人工智能科学与技术丛书）】 https://item.jd.com/13951851.html 和【分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）】，对应京东自营链接地址： https://item.jd.com/12743009.html 购买后加老师微信chenjinglei66领取课件代码资料！ 二、课程简介 来自知名大型互联网一线的实战经验总结，重量级的干货分享！ 协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)作为经典的推荐算法之一，在电商推荐推荐系统中扮演着非常重要的角色，比如经典的推荐为如看了又看、买了又买、看了又买、购买此商品的用户还相同购买等都是使用了协同过滤算法。尤其当你网站积累了大量的用户行为数据时，基于协同过滤算法从实战经验上对比其他算法，效果是最好的。 协同过滤是典型的用户行为分析挖掘，当没有用户行为时，contentbase文本挖掘算法策略就起到举足轻重的作用。 我们这几节课给大家直接深度解密推荐系统的最核心精髓部分！！！ 适用人群：适合技术开发人员、大学生、职业晋升； 机器学习、推荐算法系统开发者； 相关从业者或转行大数据和人工智能