原文鏈接:https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 參考回答: 推薦算法: 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦 ...
前一陣子准備畢業論文的開題,一直在看推薦系統相關的論文。對推薦系統有了一個更加清晰和理性的認識,也對推薦算法有了深入了解。借此機會總結分享一下,大家多多拍磚。 推薦系統的出現 隨着互聯網的發展,人們正處於一個信息爆炸的時代。相比於過去的信息匱乏,面對現階段海量的信息數據,對信息的篩選和過濾成為了衡量一個系統好壞的重要指標。一個具有良好用戶體驗的系統,會將海量信息進行篩選 過濾,將用戶最關注最感興 ...
2012-02-04 13:19 15 80764 推薦指數:
原文鏈接:https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 參考回答: 推薦算法: 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦 ...
一、基於內容推薦 基於內容的推薦(Content-based Recommendation)是信息過濾技術的延續與發展,它是建立在項目的內容信息上作出推薦的,而不需要依據用戶對項目的評價意見,更多地需要用機 器學習的方法從關於內容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。在基於內容的推薦系統中,項目 ...
推薦算法概覽(一) 為推薦系統選擇正確的推薦算法非常重要,而可用的算法很多,想要找到最適合所處理問題的算法還是很有難度的。這些算法每種都各有優劣,也各有局限,因此在作出決策前我們應當對其做以衡量。在實踐中,我們很可能需要測試多種算法,以便找出最適合用戶的那種;了解這些算法的概念以及工作原理 ...
推薦系統是一種信息過濾系統,用於預測用戶對物品的評分或偏好。解決的是信息過載和長尾問題(長尾理論)。它的本質是通過一定的方式將用戶和物品聯系起來。 推薦系統在為用戶推薦物品時通常有兩種方式: 1.評分預測 2.TopN推薦 主流的推薦系統算法可以分為協同過濾推薦(Collaborative ...
● 請你說一說推薦算法,fm,lr,embedding 參考回答: 推薦算法: 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦、基於關聯規則的推薦 FM: LR: 邏輯回歸本質上是線性回歸,只是在特征 ...
概括分類: 1) 基於內容的推薦:這一類一般依賴於自然語言處理NLP的一些知識,通過挖掘文本的TF-IDF特征向量,來得到用戶的偏好,進而做推薦。這類推薦算法可以找到用戶獨特的小眾喜好,而且還有較好的解釋性。這一類由於需要NLP的基礎,本文就不多講,在后面專門講NLP的時候再討 ...
常見的加密算法可以分成三類,對稱加密算法,非對稱加密算法和Hash算法。 對稱加密 指加密和解密使用相同密鑰的加密算法。對稱加密算法的優點在於加解密的高速度和使用長密鑰時的難破解性。假設兩個用戶需要使用對稱加密方法加密然后交換數據,則用戶最少需要2個密鑰並交換使用,如果企業內用戶有n ...
常見的加密算法可以分成三類:對稱加密算法,非對稱加密算法和Hash算法。 對稱加密 指加密和解密使用相同密鑰的加密算法。對稱加密算法的優點在於加解密的高速度和使用長密鑰時的難破解性。假設兩個用戶需要使用對稱加密方法加密然后交換數據,則用戶最少需要2個密鑰並交換使用,如果企業內用戶有n ...