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这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法,它也是非常通用的一类推荐算法,在工业界有大量的应用案例。 本文会从什么是基于内容的推荐算法 算法基本原理 应用场景 基于内容的推荐算法的优缺点 算法落地需要关注的点等 个方面来讲解。 希望读者读完可以掌握常用的基于内容的推荐算法的实现原理,并且可以基于本文的思路快速将基于内容的推荐算法落地到真实业务场景中。 什么是基于内容的推荐算法 所谓基于内容的推荐算 ...
2019-07-10 11:51 0 7495 推荐指数:
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根据推荐物品的元数据发现物品的相关性,再基于用户过去的喜好记录,为用户推荐相似的物品。 一、特征提取:抽取出来的对结果预测有用的信息 对物品的特征提取-打标签(tag) 用户自定义标签(UGC) 隐语义模型(LFG) 专家标签(PGC) 对文本信息的特征提取-关键词 ...
一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类,分别是基于用户的协同过滤算法(user-based ...
: 输出2:根据输入2和输出1,从电影数据集中给用户推荐用户没有看过的与用户相似度最高的k个电影。 前 ...
原文链接:https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 参考回答: 推荐算法: 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐 ...
一、基于内容推荐 基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中,项目 ...
以及原理,最后基于该算法实现园友的推荐,即根据你关注的人,为你推荐博客园中其他你有可能感兴趣的人。 基本思 ...
最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了,声明一下,本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统(Content-based recommender system)的工作原理,其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz,这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。 基于内容的推荐算法思路很简单 ...