加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校博士科研課題

基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)

課題簡(jiǎn)介

基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)

Machine learning for intelligent recommender systems

解決信息超載問(wèn)題一個(gè)非常有潛力的辦法是推薦系統(tǒng)，它是根據(jù)用戶(hù)的信息需求、興趣等，將用戶(hù)感興趣的信息、產(chǎn)品、服務(wù)等推薦給用戶(hù)的個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)。和搜索引擎相比推薦系統(tǒng)通過(guò)研究用戶(hù)的興趣偏好，進(jìn)行個(gè)性化計(jì)算，由系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的興趣點(diǎn)，從而引導(dǎo)用戶(hù)發(fā)現(xiàn)自己的信息需求。一個(gè)好的推薦系統(tǒng)不僅能為用戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)，還能和用戶(hù)之間建立密切關(guān)系，讓用戶(hù)對(duì)推薦產(chǎn)生依賴(lài)。推薦系統(tǒng)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，其中最典型并具有良好發(fā)展和應(yīng)用前景的領(lǐng)域就是電子商務(wù)領(lǐng)域。同時(shí)學(xué)術(shù)界對(duì)推薦系統(tǒng)的研究熱度一直很高，逐步形成了一門(mén)獨(dú)立的學(xué)科。

本課題將以電影推薦系統(tǒng)為例進(jìn)行深入研究學(xué)習(xí)。課程參與者將學(xué)習(xí)到推薦系統(tǒng)的基本原理與方法，線(xiàn)性代數(shù)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及科學(xué)研究的基本方法。在課題開(kāi)始時(shí)，參與者將學(xué)習(xí)到一個(gè)推薦系統(tǒng)的基本構(gòu)架并直接進(jìn)行動(dòng)手練習(xí)。隨著課程深入，導(dǎo)師將根據(jù)參與者的學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣對(duì)于推薦系統(tǒng)進(jìn)行深度優(yōu)化，達(dá)到學(xué)術(shù)論文報(bào)告的基本要求。

本課題是跨計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的綜合研究，是機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。研究者將使用Python構(gòu)建一個(gè)智能的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)。

科研流程

課程模塊一：預(yù)備課程?

在教學(xué)過(guò)程正式開(kāi)始前，有方學(xué)者會(huì)根據(jù)學(xué)生的具體情況提供數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、英語(yǔ)學(xué)術(shù)論文寫(xiě)作等預(yù)備課程。

課程模塊二：科研輔導(dǎo)?

來(lái)自美國(guó)頂尖人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)科研團(tuán)隊(duì)將在有方學(xué)者團(tuán)隊(duì)的配合下，進(jìn)行8-12周的科研輔導(dǎo)：

微積分、線(xiàn)性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)入門(mén)；

學(xué)習(xí) Python編程語(yǔ)言和相關(guān)的庫(kù)numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib；

學(xué)習(xí)探索性數(shù)據(jù)分析（Explorative data analysis），并通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法和可視化對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

學(xué)習(xí)回歸分析(regression)，對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行社交媒體效應(yīng)的評(píng)估

學(xué)習(xí)幾種重要的自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提出初步的金融數(shù)據(jù)輿情情感分析；

課題驗(yàn)收需要學(xué)生完成英文學(xué)術(shù)論文的寫(xiě)作，并向科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)行答辯。

指導(dǎo)速度可能因?qū)嶋H教學(xué)情況而異

課程模塊三：論文寫(xiě)作&發(fā)表?

在科研輔導(dǎo)結(jié)束后

項(xiàng)目導(dǎo)師將輔導(dǎo)學(xué)生完成論文寫(xiě)作

協(xié)助學(xué)生完成論文在英文學(xué)術(shù)期刊上正式發(fā)表。

整個(gè)科研教學(xué)流程中，每一位學(xué)員都將有學(xué)術(shù)督導(dǎo)協(xié)助保障研究階段性作業(yè)和論文的進(jìn)度，確保取得研究成果。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級(jí)學(xué)生，有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力

本項(xiàng)目適合適合申請(qǐng)STEM專(zhuān)業(yè)方向：計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生。

專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的零基礎(chǔ)學(xué)生，我們會(huì)提供相關(guān)的學(xué)術(shù)知識(shí)培訓(xùn)。

英文：

能使用英文閱讀學(xué)習(xí)網(wǎng)上編程教程

數(shù)學(xué)：

概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)、線(xiàn)性回歸、線(xiàn)性代數(shù)基礎(chǔ)

計(jì)算機(jī)：

Python編程基礎(chǔ)、Numpy庫(kù)基礎(chǔ)、Pandas庫(kù)基礎(chǔ)

Scipy庫(kù)基礎(chǔ)、Scikit-learn庫(kù)基礎(chǔ)、Matplotlib庫(kù)基礎(chǔ)