推薦系統實踐-1基於用戶的協同過濾算法學習與實現
本隨筆主要記錄本人對協同過濾算法的學習理解與Python的實現，主要參考資料為項亮老師的《推薦系統實踐》和Prateek Joshi 老師的《Python機器學習經典實例》兩本書。 一.基於用戶的協同過濾簡介 利用用戶行為數據構建推薦系統有三類算法：基於鄰域的算法、隱語義模型和基於圖的模型 ...
原文：推薦系統算法學習（一）——協同過濾(CF) MF FM FFM
https: blog.csdn.net qq article details .協同過濾 CF 基於內存的協同過濾 優點：簡單，可解釋缺點：在稀疏情況下無法工作所以對於使用userCF的系統，需要解決用戶冷啟動問題 和如何讓一個新物品被第一個用戶發現對於只用itemCF的系統，需要解決物品冷啟動問題 如何更新推薦系統呢，答案就是離線更新用戶相似度矩陣和物品相似度矩陣 不斷刪除離開的用戶 物品，加 ...
2019-04-23 20:55 0 1478 推薦指數：
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