如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积 我们假设每部电影有两个features,x 与x 。x 表示这部电影属于爱情片的程度，x 表示这部电影是动作片的程度，如Romance forever里面x 为 . 说明电影大部分为爱情 ，x . 说明里面有一点动作场面 。 还是像以前一样加上一个额外的截距特征变量x ，这样第一部电影 love at last 表示为x , . , T，上标 表示 ...
2017-08-24 16:28 0 2555 推荐指数：
协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征（即每部电影到底有多少浪漫成份，有多少动作成份） 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好，如上图 ...
推荐系统很重要的原因：1》它是机器学习的一个重要应用2》对于机器学习来说，特征是非常重要的，对于一些问题，存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features，推荐系统就可以帮助我们做这样的事情。 推荐系统的问题描述 使用电影评分系统，用户用1-5分给电影进行评分（允许评分在0-5 ...
目录 推荐系统（Recommender systems） 1.预测电影评分 2.协同过滤(collaborative filtering) 具体算法实现 3.协同过滤算法的向量化实现 推荐 ...
本书到目前为止都是在讨论TopN推荐，即给定一个用户，如何给他生成一个长度为N的推荐列表，使该推荐列表能够尽量满足用户的兴趣和需求。 本书之所以如此重视TopN推荐，是因为它非常接近于满足实际系统的需求，实际系统绝大多数情况下就是给用户提供一个包括N个物品的个性化推荐列表。 评分预测问题最基本 ...
。所以要使它最小，即θ的取值为0.所以当我们预测用户5对所有电影的评分的时候，这时的评分都为0.所以我 ...
用Python构建你自己的推荐系统 现如今，网站用推荐系统为你提供个性化的体验，告诉你买啥，吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同，但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西，也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测 ...
本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统，我这里用pytorch0.4做了个移植。 本文实现的模型Github仓库 ...
数据文件: u.data(userid itemid rating timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 数据操作 把u.data导 ...
