Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行商品推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买 ...
原文：集体智慧编程1：推荐算法（基于协作性过滤collaborative filtering）（实例加代码）
这里所有代码都是由Python实现 一个协作性过滤算法通常的做法就是对一大群人进行搜索，从中找出来和我们品味兴趣相近的一小群人来。 推荐算法，从字面上看就是向用户推荐他所感兴趣的内容，如果是购物网站，就推荐他感兴趣的商品 如果是音乐网站，就推荐他感兴趣的音乐等等。 说到推荐算法，我最先能想到的就是相似度计算，但是如何应用呢 而这里又谈到计算，就要有数，那数从哪里来呢 由刚才提到的协作性过滤算法，可 ...
2017-10-19 22:11 0 1167 推荐指数：
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【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤
【说明】 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在《World Wide Web》（2017）上的一篇论文《Neural Collaborative Filtering》。本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣，翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平，translate ...