集思学院的「线上科研项目」基于数据挖掘的推荐系统研究，适合数据科学、机器学习、计算机科学、软件工程、数学等专业方向或者对上述方向感兴趣的高中生/大学生。
一、项目详情
在项目中后期，学生将结合所学知识及导师建议对基础推荐算法及模型进一步优化研究，构建一个新颖、准确且高效的个性化推荐系统，并在项目结束时提交项目报告、进行成果展示。
二、适合人群
高中生/大学生
数据科学、机器学习、计算机科学、软件工程、数学等专业方向或者对上述方向感兴趣的学生；学生需要掌握初等微积分与线性代数知识，有编程经验的申请者优先。
三、项目大纲
面向大规模数据处理的并行计算模型和方法Introduction and MapReduce
频繁项级挖掘算法及关联规则Mining Frequent Itemsets
聚类分类与数据降维Clustering&Dimension Reduction
推荐系统Recommendation Systems
项目回顾与成果展示Program review and presentation
论文辅导Project deliverable tutoring
四、时间安排与收获
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习共125课时
学术报告
*学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
结业证书
成绩单
集思学院是一家专业的背景提升平台，集思学院科研品牌Path Academics通过创新技术方法和高学术道德标准，提供创新教育和跨学科研究项目，为全球大学生和优秀高中生创造海外高校的教学环境。我们致力于通过实际科研学习和思考方式培养学生，并赋予他们能够在下一阶段学习中脱颖而出的能力。
