精準推薦系統的研究

互聯網的出現和普及給用戶帶來了大量的信息，滿足了用戶在信息時代對信息的需求，但隨著網絡的迅速發展而帶來的網上信息量的大幅增長，使得用戶在面對大量信息時無法從中獲得對自己真正有用的那部分信息，對信息的使用效率反而降低了，這就是所謂的信息超載問題。推薦系統現已廣泛應用于很多領域，其中最典型并具有良好的發展和應用前景的領域就是電子商務領域。同時學術界對推薦系統的研究熱度一直很高，逐步形成了一門獨立的學科。今天小編想要給大家介紹的研究課題就是UCLA科研課題：基于大數據分析的精準推薦系統。

課題簡介

基于大數據分析的精準推薦系統

Machine learning for intelligent recommender systems

解決信息超載問題一個非常有潛力的辦法是推薦系統，它是根據用戶的信息需求、興趣等，將用戶感興趣的信息、產品、服務等推薦給用戶的個性化信息推薦系統。和搜索引擎相比推薦系統通過研究用戶的興趣偏好，進行個性化計算，由系統發現用戶的興趣點，從而引導用戶發現自己的信息需求。一個好的推薦系統不僅能為用戶提供個性化的服務，還能和用戶之間建立密切關系，讓用戶對推薦產生依賴。推薦系統現已廣泛應用于很多領域，其中最典型并具有良好發展和應用前景的領域就是電子商務領域。同時學術界對推薦系統的研究熱度一直很高，逐步形成了一門獨立的學科。

本課題將以電影推薦系統為例進行深入研究學習。課程參與者將學習到推薦系統的基本原理與方法，線性代數在計算機領域的應用，機器學習方法以及科學研究的基本方法。在課題開始時，參與者將學習到一個推薦系統的基本構架并直接進行動手練習。隨著課程深入，導師將根據參與者的學習進度和興趣對于推薦系統進行深度優化，達到學術論文報告的基本要求。

本課題是跨計算機和經濟學的綜合研究，是機器學習相關技術的實際應用。研究者將使用Python構建一個智能的精準推薦系統。

科研流程

課程模塊一：預備課程

在教學過程正式開始前，有方學者會根據學生的具體情況提供數學、統計、英語學術論文寫作等預備課程。

課程模塊二：科研輔導

來自美國頂尖人工智能的機器學習科研團隊將在有方學者團隊的配合下，進行8-12周的科研輔導：

微積分、線性代數和概率統計入門；

學習 Python編程語言和相關的庫numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib；

學習探索性數據分析（Explorative data analysis），并通過統計方法和可視化對金融數據進行分析

學習回歸分析(regression)，對金融數據進行社交媒體效應的評估

學習幾種重要的自然語言處理和機器學習算法，提出初步的金融數據輿情情感分析；

課題驗收需要學生完成英文學術論文的寫作，并向科研團隊進行答辯。

指導速度可能因實際教學情況而異

課程模塊三：論文寫作&發表

在科研輔導結束后

項目導師將輔導學生完成論文寫作

協助學生完成論文在英文學術期刊上正式發表。

整個科研教學流程中，每一位學員都將有學術督導協助保障研究階段性作業和論文的進度，確保取得研究成果。

授課導師

加利福尼亞大學洛杉磯分校 博士

曾多次在學術期刊上以第一作者身份發表論文，學術成果被多次引用：

“Electric-field control of spin–orbit torque in a magnetically doped topological insulator”，“Optimization of graphene/silicon heterojunction solar cells”等。

研究方向：Machine Learning

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

本項目適合適合申請STEM專業方向：計算機、數學等相關專業的學生。
專業領域的零基礎學生，我們會提供相關的學術知識培訓。

英文：

能使用英文閱讀學習網上編程教程

數學：

概率統計基礎知識、線性回歸、線性代數基礎

計算機：

Python編程基礎、Numpy庫基礎、Pandas庫基礎

Scipy庫基礎、Scikit-learn庫基礎、Matplotlib庫基礎

以上就是UCLA科研課題：基于大數據分析的精準推薦系統的相關內容，不知道有沒有引起你的興趣呢？

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