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 ...
原文：基於內容的推薦算法
輸入 輸入 ：包含 部電影的數據集，集合中包含兩列，一列為電影的id，一列為電影的流派集合，如下圖所示： 輸入 ：一個用戶的電影興趣記錄，like字段為 表示喜歡， 表示不喜歡，如下圖所示： 輸出 輸出 ：輸入 的One Hot編碼形式，類似下圖所示： 輸出 ：根據輸入 和輸出 ，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。 前言 基於內容的推薦算法是一種比較經典的推薦算法， ...
2020-02-15 23:56 0 729 推薦指數：
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