一、簡介： 推薦系統是最常見的數據分析應用之一，包含淘寶、豆瓣、今日頭條都是利用推薦系統來推薦用戶內容。推薦算法的方式分為兩種，一種是根據用戶推薦，一種是根據商品推薦，根據用戶推薦主要是找出和這個用戶興趣相近的其他用戶，再推薦其他用戶也喜歡的東西給這個用戶，而根據商品推薦則是根據喜歡這個商品的人 ...

協同過濾分為 memory-based 和 model based 1. memory-based 利用用戶物品之間相似度進行推薦 一種是 item-item 即喜歡這個物品的用戶還喜歡.. 一種是 user-item 即與你有相似愛好的用戶還喜歡.. 現在有個評分矩陣R，行表示 ...

一、簡介 繼上一篇基於用戶的推薦算法，這一篇是要基於商品的，基於用戶的好處是可以根據用戶的評價記錄找出跟他興趣相似的用戶，再推薦這些用戶也喜歡的電影，但是萬一這個用戶是新用戶呢？或是他還沒有對任何電影做評價，那我們要怎么去推薦他可能會有興趣的東西呢？這邊就是要介紹基於商品的相似度，我們打開豆瓣 ...

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從今天起，寒山叟將給帶領大家進入另一個重要領域，那就是推薦系統。寒山叟將會針對各種推薦系統，從算法原理和工程架構方面給大家一一做介紹，希望對正在學習或工業實踐中的你有所幫助，也歡迎大家留言探討，指正不足。 基於流行度的推薦 1.簡介 什么是基於流行度的推薦？就是推薦模型的建立是圍繞計算內容 ...

先定義類： 銀行卡類 class Card: def __init__(self,cid,pwd): ...

Surprise Surprise是scikit系列中的一個。Surprise的User Guide有詳細的解釋和說明 支持多種推薦算法 基礎算法/baseline algorithms 基於近鄰方法（協同過濾）/neighborhood methods 矩陣分解方法/matrix ...

Surprise（Simple Python Recommendation System Engine）是一款推薦系統庫，是scikit系列中的一個。簡單易用，同時支持多種推薦算法。基礎算法、協同過濾、矩陣分解等 Surprise使用 Surprise里有自帶的Movielens數據集 ...