课程采用“商业智能与机器学习基础—>经典推荐算法与时间序列—>图论与图神经网络—>路径规划实战”的四阶全链路模型，带你从商业智能与推荐系统导论起步，深入常用机器学习模型与关联规则挖掘，彻底攻克推荐算法与图计算领域的核心难题。课程核心聚焦于经典与前沿推荐算法，深入ALS算法、因子分解机（libFM）、基于邻域的协同过滤，并重点引入工业界最前沿的图机器学习技术，包括PageRank、Graph Embedding（图嵌入）以及Graph Convolution Networks（图卷积神经网络GCN）。你将掌握时间序列分析与循环神经网络（RNN）预测，并通过路径规划项目实战，打通从用户行为分析、精准推荐到智能决策的完整技术闭环。这不仅是API的调用，更是对企业级“千人千面、图智驱动、实时决策”算法架构能力的深度重塑，助你从一名普通的数据开发者蜕变为具备图机器学习与全栈推荐系统落地能力的稀缺算法专家。
课程目录：
第10章 PageRank、图论与推荐系统
第11章Graph Embedding
第12章 Graph Convolution Networks
第13章 机器学习与启发式算法
第14章路径规划Project&Lesson-14
第1章 商业智能与推荐系统
第2章 挖掘数据中的关联规则
第3章 常用机器学习模型
第4章 ALS算法与推荐系统
第5章 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
第6章 预测全家桶与机器学习神器
第7章 神经网络基础与移动推荐系统
第8章 时间序列分析
第9章 循环神经网络与预测
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