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机器学习在个性化推荐系统中的应用.pptx

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机器学习在个性化推荐系统中的应用;引言

机器学习基础与算法

个性化推荐系统关键技术

机器学习在个性化推荐中的实践

个性化推荐系统的挑战与未来

课程总结与作业布置;引言;个性化推荐系统通过分析用户历史行为和偏好,推荐符合用户兴趣的内容或产品。;数据挖掘与分析;;机器学习基础与算法;监督学习;常用机器学习算法介绍;强化学习在推荐系统中的应用;课堂讨论:如何选择合适的算法;个性化推荐系统关键技术;通过用户注册信息、浏览记录、点击行为等数据,收集用户的基本信息和行为特征。;;;对校园社交平台中的用户关系进行深度分析,挖掘潜在的好友关系。;机器学习在个性化推荐中的实践;数据清洗;模型训练与评估方法;推荐系统优化策略;;个性化推荐系统的挑战与未来;采用差分隐私、联邦学习等隐私保护算法,保护用户数据不被泄露。;用户反馈机制;跨域推荐与多模态融合;智能化推荐系统;课程总结与作业布置;讲解了常见的机器学习算法,包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。;;作业:设计并实现一个简单的个性化推荐系统;设计思路;谢谢您的观看

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