推薦算法簡介：基於用戶的協同過濾、基於物品的協同過濾、基於內容的推薦
參考來源： https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推薦算法 1.1、協同過濾 協同過濾是目前應用最廣泛的推薦算法，它僅僅通過了解用戶與物品之間的關系進行推薦，而根本不會考慮到物品本身的屬性。 可分成兩類 ...
原文：推薦算法簡介
推薦算法 推薦算法簡單的來說就是根據用戶的喜好來推薦相似的東西 例如淘寶的猜你喜歡，抖音的XXX。 推薦算法的特點csdn .根據和你共同喜好的人來給你推薦 ,好友或者關注的人 .根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦 ，淘寶的猜你喜歡 .根據你給出的關鍵字來給你推薦，這實際上就退化成搜索算法了 ，類似於學長講的page ranking，我暫時先這么理解 .根據上面的幾種條件組合起來給你推薦，這 ...
2020-05-01 13:23 0 1013 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
【推薦系統】一、推薦系統簡介
1. 推薦系統的作用和意義 在這個時代，無論信息消費者還是信息生產者都面臨巨大的挑戰。 信息消費者：在大量信息中找到自己感興趣的信息很困難。 信息生產者：將自己生產的信息讓廣大消費者關注很困難。 推薦系統將用戶與信息聯系起來。 1.1 用戶 ...
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 ...
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 ...
推薦系統簡介
一、推薦系統的目的 讓用戶更快更好的獲取到自己需要的內容 讓內容更快更好的推送到喜歡它的用戶手中 讓網站（平台）更有效的保留用戶資源 二、推薦系統的基本思想 利用用戶和物品的特征信息，給用戶推薦那些具有用戶喜歡的特征的物品。 利用用戶喜歡過的物品，給用戶推薦 ...
推薦算法——距離算法
遷移到：http://www.bdata-cap.com/newsinfo/1741432.html 本文內容 用戶評分表 曼哈頓（Manhattan）距離 歐式（Euclidean）距離 余弦相似度（cos simliarity） 推薦算法以及數據挖掘 ...