: 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 ...
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 分词 语义处理和情感分析 NLP 潜在语义分析 LSA 二 特征工程:使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作 ...
2019-09-04 14:59 0 754 推荐指数:
: 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 ...
Job1.java Job2.java Job3.java Job4.java ...
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 ...
两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解):SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...
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5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 ...
(一)什么是信息流产品 当下,信息流(资讯)和短视频是唯一两个在用户领域保持好的增长事态的细分行业。像其他比较成熟的互联网细分行业,比如说移动社交,电商,OTO这个细分行业,用户已经饱 ...
咱们的公众号有很多硬核的算法文章,今天就聊点轻松的,就具体聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。这本书我在之前的文章多次推荐过,但是没有具体的介绍,今天就来正式介绍一下。。 我的推荐不会直接甩一大堆书目,而是会联系实际生活,讲一些书中有趣有用的知识,无论你最后会不会去看这本书,本文都会给你带来一些收获 ...
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法: 其中: P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵 R:R矩阵是User-Item矩阵,由P*Q得来 见下图: R评分举证由于物品 ...