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推荐系统的技术和算法
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
推荐系统（Recommender System）是信息过滤系统的一种，被用来预测用户对项目的“评级”或“偏好“。它被广泛应用于各种领域，包括视频和音乐服务、在线商店的产品推荐、或社交媒体平台的内容推荐等等。推荐系统也有几种常见推荐方式，所应用的场景和优缺点都有所不同。
7月31日，我们将邀请到资深数据科学家，带大家学习推荐系统的相关知识。包括什么是推荐系统，有哪些推荐方式，分别有什么对应的应用场景等等，让大家更清晰地了解Recommender System。
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推荐系统的原理和技术
信息过滤的方法
不同推荐方式的区别
推荐系统的实际应用
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