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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（informationoverload）问题。
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、产品等推荐给用户的个忄生化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个忄生化计算，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忄生化的服务，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。
【课程内容】
计算机科学导论：建立搜索引擎（英文教程）
639课时
明尼苏达大学推荐系统导论（英文教程）
79课时
明尼苏达大学推荐系统课程（英文教程）
67课时
国内推荐系统视频（中文教程）
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精准营销生态系统
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