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1、第6章智能推荐初中九年级数学教案课程名称:机器学习原理与实战课程类别:必修适用专业:大数据技术类有关专业总学时：64学时(其中理论34学时，实验30学时)总学分：4.0学分本章学时：6学时一、材料清单(1)机器学习原理与实战。(2)配套 PPT。(3)引导性提问。(4)探究性问题。(5)拓展性问题。二、教学目的与基本要求1 .教学目的首先介绍推荐系统地概念与应用领域。而后介绍智能推荐地性能度量方法，分别离线实 验评价指标,用户调查评价指标与在线实验评价指标。之后介绍常见地关联规那么算法地原理 与实现方法，包括Apriori算法与FP-Growth算法。最后介绍基于用户与基于物品地协同过滤 算法
2、，并分别举例说明算法对应地实现方法。2 .基本要求(1) 了解推荐系统地概念与应用领域。(2) 了解常用地智能推荐性能度量方法。(3) 了解关联规那么地原理。(4) 了解Apriori算法与FP-Growth算法地原理。(5) 掌握Apriori算法与FP-Growth算法地实现方法。(6) 了解基于用户与基于物品地协同过滤算法地原理。(7) 掌握基于用户与基于物品地协同过滤算法地实现方法。三、问题1 .引导性提问引导性提问需要教师根据内容与学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提 问,从而到达理解，掌握知识，开展各种能力与提高思想觉悟地目地。(1)日常生活中什么地方可以见到推荐系统
3、？(2)如何评价推荐地效果？(3)啤酒与尿布有关联么？2 .探究性问题探究性问题需要教师深入钻研地基础上精心设计，提问地角度或者在引导性提问地基础 上，从重点,难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是 重要地问题加以设问。3 1)不同地性能度量方法有什么差异？4 2)怎么判断两个对象之间地关联关系？5 3)基于用户与基于物品地协同过滤地区别在哪？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解地意义，学生地学习动态后，根据学生学习层次，提出切实 可行地关乎实际地可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。(1)如何确定关联规那么地置信度地阈值?(2)
4、如何解决推荐地冷启动问题？四、主要知识点，重点与难点1 .主要知识点(1)推荐系统地概念与应用领域。(2)常用地智能推荐性能度量方法。(3)关联规那么地原理。(4) Apriori算法与FP-Growth算法地原理与实现方法。(5)基于用户与基于物品地协同过滤算法地原理与实现方法。2.重点(1)常用地智能推荐性能度量方法。(2) Apriori算法与FP-Growth算法地原理与实现方法。(3)基于用户与基于物品地协同过滤算法地原理与实现方法。3.难点(1) Apriori算法与FP-Growth算法地原理与实现方法。(2)基于用户与基于物品地协同过滤算法地原理与实现方法。五、教学设计1.理论
5、教学过程(1)推荐系统地概念与应用领域。(2)常用地智能推荐性能度量方法。(3)关联规那么地原理。(4) Apriori算法与FP-Growth算法地原理。(5)基于用户与基于物品地协同过滤算法地原理。2.实验教学过程(1) Apriori算法与FP-Growth算法地实现方法。(2)基于用户与基于物品地协同过滤算法地实现方法。(3)常用地智能推荐性能度量地实现。六、与参考资料1 .何伟，张良均.机器学习原理与实战M.北京：.2021.2 .参考资料1张良均.Python数据分析与挖掘实战M.北京:机械工业出版社.2015.2张良均.Python与数据挖掘M.北京:机械工业出版社.2016.3黄红梅，张良均.Python数据分析与应用M.北京:.2018.4林耀进，张良均.Python机器学习编程与实战M.北京:.2020.