推薦系統(recommender systems):預測電影評分--構造推薦系統的一種方法：基於內容的推薦
如何對電影進行打分:根據用戶向量與電影向量的內積 我們假設每部電影有兩個features,x1與x2。x1表示這部電影屬於愛情片的程度，x2表示這部電影是動作片的程度，如Romance forever里面x1為1.0（說明電影大部分為愛情），x2=0.01(說明里面有一點動作場面 ...
原文：推薦系統(recommender systems):預測電影評分--構造推薦系統的一種方法：協同過濾(collaborative filtering )
協同過濾 collaborative filtering 能自行學習所要使用的特征 如我們有某一個數據集，我們並不知道特征的值是多少，我們有一些用戶對電影的評分，但是我們並不知道每部電影的特征 即每部電影到底有多少浪漫成份，有多少動作成份 假設我們通過采訪用戶得到每個用戶的喜好，如上圖中的Alice喜歡愛情電影，不喜歡動作電影，則我們將 設為 , , ,如此設置 , , 的值，這樣我們有了每個用戶 ...
2017-09-18 20:14 0 2166 推薦指數：
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