推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对某些项目的喜好。以下是我们课程中关于推荐系统项目的一些关键点：
- 项目目标：开发一个能够根据用户的历史行为和偏好推荐相关课程的推荐系统。
- 技术栈：本项目将使用Python编程语言，结合机器学习库如scikit-learn和推荐算法如协同过滤和基于内容的推荐。
- 项目结构：
- 数据收集：从各种数据源（如用户行为日志、课程描述等）收集数据。
- 数据预处理：清洗和转换数据，以便用于机器学习模型。
- 模型训练：使用收集到的数据训练推荐模型。
- 模型评估：通过交叉验证等方法评估模型性能。
- 部署：将训练好的模型部署到服务器，供用户使用。
推荐系统架构图
希望这个项目能够帮助你更好地理解推荐系统的原理和应用。