推薦算法-基於內容的推薦
根據推薦物品的元數據發現物品的相關性，再基於用戶過去的喜好記錄，為用戶推薦相似的物品。 一、特征提取：抽取出來的對結果預測有用的信息 對物品的特征提取-打標簽(tag) 用戶自定義標簽（UGC） 隱語義模型(LFG) 專家標簽（PGC） 對文本信息的特征提取-關鍵詞 ...
原文：一個簡單的基於內容的推薦算法
最近閑下來又開始繼續折騰推薦系統了，聲明一下，本文只是介紹一下最基礎的基於內容的推薦系統 Content based recommender system 的工作原理，其實基於內容的推薦系統也分三六九等Orz，這里只是簡單的較少一下最原始的 最基本的工作流程。 基於內容的推薦算法思路很簡單，它的原理大概分為 步： 為每個物品 Item 構建一個物品的屬性資料 Item Profile 為每個用戶 ...
2015-01-09 23:49 3 17584 推薦指數：
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