精准推荐系统的研究

互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,这就是所谓的信息超载问题。推荐系统现已广泛应用于很多领域,其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高,逐步形成了一门独立的学科。今天小编想要给大家介绍的研究课题就是UCLA科研课题:基于大数据分析的精准推荐系统。

课题简介

基于大数据分析的精准推荐系统
Machine learning for intelligent recommender systems
解决信息超载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统,它是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品、服务等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,由系统发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务,还能和用户之间建立密切关系,让用户对推荐产生依赖。推荐系统现已广泛应用于很多领域,其中最典型并具有良好发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高,逐步形成了一门独立的学科。
本课题将以电影推荐系统为例进行深入研究学习。课程参与者将学习到推荐系统的基本原理与方法,线性代数在计算机领域的应用,机器学习方法以及科学研究的基本方法。在课题开始时,参与者将学习到一个推荐系统的基本构架并直接进行动手练习。随着课程深入,导师将根据参与者的学习进度和兴趣对于推荐系统进行深度优化,达到学术论文报告的基本要求。
本课题是跨计算机和经济学的综合研究,是机器学习相关技术的实际应用。研究者将使用Python构建一个智能的精准推荐系统。

科研流程

课程模块一:预备课程
在教学过程正式开始前,有方学者会根据学生的具体情况提供数学、统计、英语学术论文写作等预备课程。
课程模块二:科研辅导
来自美国顶尖人工智能的机器学习科研团队将在有方学者团队的配合下,进行8-12周的科研辅导:
微积分、线性代数和概率统计入门;
学习 Python编程语言和相关的库numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib;
学习探索性数据分析(Explorative data analysis),并通过统计方法和可视化对金融数据进行分析
学习回归分析(regression),对金融数据进行社交媒体效应的评估
学习几种重要的自然语言处理和机器学习算法,提出初步的金融数据舆情情感分析;
课题验收需要学生完成英文学术论文的写作,并向科研团队进行答辩。
指导速度可能因实际教学情况而异
课程模块三:论文写作&发表
在科研辅导结束后
项目导师将辅导学生完成论文写作
协助学生完成论文在英文学术期刊上正式发表。
整个科研教学流程中,每一位学员都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度,确保取得研究成果。

授课导师

加利福尼亚大学洛杉矶分校 博士
曾多次在学术期刊上以第一作者身份发表论文,学术成果被多次引用:
“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

课题要求

本课题适合: 9-12 年级学生,有较强的逻辑思维和抽象思维能力
本项目适合适合申请STEM专业方向:计算机、数学等相关专业的学生。
专业领域的零基础学生,我们会提供相关的学术知识培训。
英文:
能使用英文阅读学习网上编程教程
数学:
概率统计基础知识、线性回归、线性代数基础
计算机:
Python编程基础、Numpy库基础、Pandas库基础
Scipy库基础、Scikit-learn库基础、Matplotlib库基础
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