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 ...
文章內容:基於物品過濾與基於用戶過濾。 數據稀疏時候,用物品過濾最優 數據密集,兩者效果一樣。 下面以電影推薦為例: 一 原始數據處理: 原始數據為二維矩陣:行是用戶,列是電影: Lady in the Water Snakes on a Plane Just My Luck Superman Returns You, Me and Dupree The Night Listener Lisa R ...
2013-06-15 10:56 0 3411 推薦指數:
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 ...
推薦算法入門 返回博客首頁 1. 推薦算法知識架構 推薦算法有很多種,大體上可以將推薦算法分為以下幾種: 協同過濾推薦算法(Collaborative Filter) 基於內容的推薦算法(Content-based Filter) 基於人口統計信息的推薦算法 ...
推薦算法大致能夠分為下面幾類 基於流行度的算法 協同過濾算法(user-based CF and item-based CF) 基於內容的算法(content-based) 基於模型的算法 混合算法 1. 基於流行度的算法 ...
推薦一本很好的算法入門書籍: 《算法設計與分析基礎》(第2版),(美) Anany Levitin 著, 潘彥譯。 除了 《 Thinking in Java 》,這是我另外一本讀過了三分之二內容還希望不斷翻閱的書籍。這本 ...
每個人都會有這樣的經歷:當你在電商網站購物時,你會看到天貓給你彈出的“和你買了同樣物品的人還買了XXX”的信息;當你在SNS社交網站閑逛時,也會看到彈出的“你可能認識XXX“的信息;你在微博添加關注人時,也會看到“你可能對XXX也感興趣”;等等。 所有這一切,都是背后的推薦算法運作 ...
因為對Python還蠻感興趣的,所以總結一下Python學習資料,包括三部分: 可以學習Python的地方:如果你也想學Python的話,那么可以在這些地方進行學習; Python可以做的事情:分享一些Python可以開發的一些項目 ...
的推薦算法並不准確的原因之一) 我們在對一個新用戶進行推薦時,可以計算在同等維度下 ...
摘自:http://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3651833.html 本文將要討論基於矩陣分解的推薦算法,這一類型的算法通常會有很高的預測精度,也活躍於各大推薦系統競賽上面,前段時間的百度電影推薦最終結果的前10名 ...