参考来源: https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推荐算法 1.1、协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法,它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐,而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类 ...
推荐算法 推荐算法简单的来说就是根据用户的喜好来推荐相似的东西 例如淘宝的猜你喜欢,抖音的XXX。 推荐算法的特点csdn .根据和你共同喜好的人来给你推荐 ,好友或者关注的人 .根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 ,淘宝的猜你喜欢 .根据你给出的关键字来给你推荐,这实际上就退化成搜索算法了 ,类似于学长讲的page ranking,我暂时先这么理解 .根据上面的几种条件组合起来给你推荐,这 ...
2020-05-01 13:23 0 1013 推荐指数:
参考来源: https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推荐算法 1.1、协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法,它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐,而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类 ...
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 ...
1. 推荐系统的作用和意义 在这个时代,无论信息消费者还是信息生产者都面临巨大的挑战。 信息消费者:在大量信息中找到自己感兴趣的信息很困难。 信息生产者:将自己生产的信息让广大消费者关注很困难。 推荐系统将用户与信息联系起来。 1.1 用户 ...
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 ...
一、推荐系统的目的 让用户更快更好的获取到自己需要的内容 让内容更快更好的推送到喜欢它的用户手中 让网站(平台)更有效的保留用户资源 二、推荐系统的基本思想 利用用户和物品的特征信息,给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。 利用用户喜欢过的物品,给用户推荐 ...
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 ...