原文:推薦算法-基於內容的推薦

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 分詞 語義處理和情感分析 NLP 潛在語義分析 LSA 二 特征工程:使用專業背景知識和技巧處理數據,使得特征能在機器學習算法上發揮更好的作 ...

2019-09-04 14:59 0 754 推薦指數:

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基於內容推薦算法

:   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 ...

Sun Feb 16 07:56:00 CST 2020 0 729
一個簡單的基於內容推薦算法

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推薦系統(Content-based recommender system)的工作原理,其實基於內容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。 基於內容推薦算法思路很簡單 ...

Sat Jan 10 07:49:00 CST 2015 3 17584
推薦算法之電影推薦

兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解):SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
常用的基於內容推薦算法實現原理

這篇文章我們主要關注的是基於內容推薦算法,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推薦算法算法基本原理、應用場景、基於內容推薦算法的優缺點、算法落地需要關注的點等5個方面來講解。 希望讀者讀完可以掌握常用的基於內容推薦算法的實現原理 ...

Wed Jul 10 19:51:00 CST 2019 0 7495
信息流產品和內容推薦算法

(一)什么是信息流產品 當下,信息流(資訊)和短視頻是唯一兩個在用戶領域保持好的增長事態的細分行業。像其他比較成熟的互聯網細分行業,比如說移動社交,電商,OTO這個細分行業,用戶已經飽 ...

Thu Dec 05 01:57:00 CST 2019 0 945
為什么我推薦算法4》

咱們的公眾號有很多硬核的算法文章,今天就聊點輕松的,就具體聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。這本書我在之前的文章多次推薦過,但是沒有具體的介紹,今天就來正式介紹一下。。 我的推薦不會直接甩一大堆書目,而是會聯系實際生活,講一些書中有趣有用的知識,無論你最后會不會去看這本書,本文都會給你帶來一些收獲 ...

Mon Feb 17 17:49:00 CST 2020 0 2817
推薦算法之: LFM 推薦算法

LFM介紹 LFM(Funk SVD) 是利用 矩陣分解的推薦算法: 其中: P矩陣是User-LF矩陣,即用戶和隱含特征矩陣 Q矩陣是LF-Item矩陣,即隱含特征和物品的矩陣 R:R矩陣是User-Item矩陣,由P*Q得來 見下圖: R評分舉證由於物品 ...

Tue Oct 13 05:10:00 CST 2020 0 793
 
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