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這篇文章我們主要關注的是基於內容的推薦算法,它也是非常通用的一類推薦算法,在工業界有大量的應用案例。 本文會從什么是基於內容的推薦算法 算法基本原理 應用場景 基於內容的推薦算法的優缺點 算法落地需要關注的點等 個方面來講解。 希望讀者讀完可以掌握常用的基於內容的推薦算法的實現原理,並且可以基於本文的思路快速將基於內容的推薦算法落地到真實業務場景中。 什么是基於內容的推薦算法 所謂基於內容的推薦算 ...
2019-07-10 11:51 0 7495 推薦指數:
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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 ...
一、協同過濾算法的原理及實現 協同過濾推薦算法是誕生最早,並且較為著名的推薦算法。主要的功能是預測和推薦。算法通過對用戶歷史行為數據的挖掘發現用戶的偏好,基於不同的偏好對用戶進行群組划分並推薦品味相似的商品。協同過濾推薦算法分為兩類,分別是基於用戶的協同過濾算法(user-based ...
: 輸出2:根據輸入2和輸出1,從電影數據集中給用戶推薦用戶沒有看過的與用戶相似度最高的k個電影。 前 ...
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 ...
以及原理,最后基於該算法實現園友的推薦,即根據你關注的人,為你推薦博客園中其他你有可能感興趣的人。 基本思 ...
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 ...