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 ...
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 。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。 首先这本书是适合初学者的。总是有很多读者问,我只会 C 语言,能不能看 算法 学算法最好用什么语言 诸 ...
2020-02-17 09:49 0 2817 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
迁移到:http://www.bdata-cap.com/newsinfo/1741432.html 本文内容 用户评分表 曼哈顿(Manhattan)距离 欧式(Euclidean)距离 余弦相似度(cos simliarity) 推荐算法以及数据挖掘 ...
推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS),从广义上的理解为:为用户(User)推荐相关的商品(Items)。常用的推荐算法主要有: 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative ...
0、参考文献 https://mp.weixin.qq.com/s/XD6qFpt8FdLTy2PcrLiTIA 1、 推荐算法套路 (1)排序模型一般都衍生自Google的Wide & Deep模型,有一个浅层模型(LR或FM)负责记忆,DNN负责扩展 (2)特征一般都采用类别 ...
1.示例引入 多个吃货在某美团的某家饭馆点餐,如下两道菜: 可乐鸡翅: 红烧肉: 顾客吃过后,会有相关的星级评分。假设评分如下: 评分 可乐鸡翅 红烧肉 小明 4 5 小红 4 ...
: 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 ...