轉自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基於圖的模型是推薦系統中相當重要的一種方法，以下內容的基本思想是將用戶行為數據表示為一系列的二元組，每一個二元組(u,i)代表用戶u對物品i產生過行為 ...

上面的二部圖表示user A對item a和c感興趣，B對a b c d都感興趣，C對c和d感興趣。本文假設每條邊代表的感興趣程度是一樣的。 現在我們要為user A推薦item，實際上就是計算A對所有item的感興趣程度。在personal rank算法中不區分user節點和item節點 ...

，現在我們要預測U1對五角星的評分是多少。基本思路是：隨機選擇U1信任的一個用戶，比如選擇了U2，U2 ...

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 ...

1、基於人口統計學的推薦 用戶畫像 2、基於內容的推薦 相似度計算 基於內容的推薦算法 基於內容推薦系統的高層次結構 特征工程 數值型特征處理 歸一化 離散化 類別型特征處理 時間型特征處理 ...

方法： 1.強化學習 用戶是否點擊一系列廣告可以看成是一個序列過程，那么推薦廣告就是一個序列決策過程。那么是否可以用強化學習來實現廣告推薦。基本模型為：Deep Q-learning和LSTM的組合 強化學習的好處是： a、在線學習。對於新用戶，我們不知道他的喜好，通過不斷的推薦后 ...

1. LR介紹   邏輯回歸（logistics regression）作為廣義線性模型的一種，它的假設是因變量y服從伯努利分布。那么在點擊率預估這個問題上，“點擊”這個事件是否發生就是模型的因變量 ...