算法推荐，必读的6本经典神书。
有一句话同学们应该都非常耳熟了：“编程=算法+数据结构”。数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂，但是很多CS出身的朋友都没能真的搞懂这两者…… 为此帮大家筛选了6本口碑极佳的书籍，希望能帮助同学们更好的了解算法与数据结构，拿下高薪offer。 入门： 1.《算法图解》 非常适合0基础 ...
原文：推荐算法（1）——推荐算法的经典套路
参考文献 https: mp.weixin.qq.com s XD qFpt FdLTy PcrLiTIA 推荐算法套路 排序模型一般都衍生自Google的Wide amp Deep模型，有一个浅层模型 LR或FM 负责记忆，DNN负责扩展 特征一般都采用类别特征。画像 用户历史天然就是高维 稀疏的类别特征。对于实数型特征，比如用户 物料的一些统计指标，在我的实践中，也通过分桶，先离散化成类别特 ...
2020-12-16 09:12 0 385 推荐指数：
相关推荐
推荐算法之电影推荐
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 ...
推荐算法-基于内容的推荐
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 ...
为什么我推荐《算法4》
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 ...
推荐算法之： LFM 推荐算法
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 ...
推荐算法——距离算法
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 ...
转推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法
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 ...
有关算法方面的经典书籍推荐
尊重原著！ 如果计算机系只开三门课，那么这三门课就一定是：离散数学，数据结构与算法，编译原理。如果只开一门课，那剩下的就一定是：数据结构与算法。Niklaus Wirth说：算法＋数据结构＝程序，不说废话了，下面列出一份数据结构算法书目，先从最著名的说起A原书名：The Art ...