电商商品推荐系统项目实战
体系课

电商商品推荐系统项目实战

  • 机器学习

基于百万电商数据的建模过程

¥69
本课程包括
  • 5小时30分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
七月在线
你将收获
  • 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

数千家企业正在使用三节课企业版学习

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课程介绍

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。

适合人群
  • 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
讲师介绍
集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方
擅长领域:
  • 人工智能认知与应用
  • 深度学习
  • 机器学习
  • 计算机视觉
  • 自然语言处理(NLP)
  • 元宇宙
  • Web 3
七月在线,成立于2015年,一开始起步于教育,后不断扩展科技版块,最终作为一家集AI大模型教育、应用开发、机器人解决方案为一体的科技公司,专注智能时代的人才培养、大模型应用开发、具身智能解决方案。 人才培养方面 ,包括面向个人的职业(AI大模型就业转型/在职提升)、学业(申博留学与毕业论文辅导)、学术(学术论文SCI/科研辅导)等三方面的成长,以及相应的B端服务,比如企业内训(已服务客户包括且不限于中国联通、国家电网、广发银行、广汽集团、中国电信等等),和高校服务(既有针对科研的合作,也有针对教学的服务)。 应用开发方面 ,通过我司于23年Q3组建的大模型项目开发团队(团队成员皆有3年以上的NLP开发经验),正在全力让大模型技术赋能一个个行业,比如为提高科研工作者的产出效率,从而逐一推出基于大模型的论文翻译、论文审稿、论文对话、论文修订/润色、论文idea提炼等系统,其中论文审稿——七月论文审稿GPT的审稿效果超过GPT4。 具身智能方面 ,通过我司于24年Q2组建的机器人研发团队(团队成员此前都已在机器人行业里积累5年以上),正在结合工厂/车厂特定的业务场景,针对性的基于对应的开源机器人做算法层面的定制开发,最终形态包括人形与非人形,且还在不断迭代面向高校实验室的具身教学机器人。 七月在线以“推动社会智能化发展”为核心使命,致力于推动高端人才的培养、世界前沿技术的落地、全球顶级科技的发展。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
第一阶段 电商商品推荐系统的介绍与准备
共4节 | 1小时21分钟
  • 第1课:商品推荐的项目背景
    12分钟
  • 第2课:商品推荐相关比赛介绍
    26分钟
  • 第3课:商品推荐的环境配置
    21分钟
  • 第4课:商品推荐的数据处理
    23分钟
第二阶段 电商商品推荐系统的特征工程
共4节 | 1小时32分钟
  • 第5课:商品推荐的数据分析与可视化
    35分钟
  • 第6课:基于规则的预测方法
    14分钟
  • 第7课:特征提取相关方法
    26分钟
  • 第8课:特征构建的代码实现
    18分钟
第三阶段:商品推荐系统模型构建
共4节 | 1小时23分钟
  • 第9课:协同过滤算法实现
    21分钟
  • 第10课:逻辑回归算法模型
    25分钟
  • 第11课:GBDT算法模型
    24分钟
  • 第12课:GBDT算法的调参技巧
    12分钟
第四阶段:商品推荐系统迭代优化
共4节 | 1小时14分钟
  • 第13课:推荐项目整体回顾
    14分钟
  • 第14课:Wide & Deep算法模型
    26分钟
  • 第15课:FM与NFM算法模型
    26分钟
  • 第16课:NFM算法代码解读
    8分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。