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第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程特征按照不同的数据类型分类，有不同的特征处理方法推荐系统常见反馈数据基于 UGC 的推荐TF-IDF算法代码示例9.1.3 基于协同过滤的推荐基于近邻的协同过滤的推荐基于模型的...
推荐系统算法视频教程网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1C5KoNk4SgtahpEbfjk00SA 密码: m7fw备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/13cfa2579ec185dbeca447c9d927f41b 密码：baja7p 本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块，课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。课程从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领大家制作实战项目，帮助学员实现个人转型，熟悉...
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/899483731、模型产生过拟合的原因及解决方案什么是过拟合：模型在训练集上效果较好，在测试集上表现较差。产生过拟合原因：参数太多，模型复杂度高样本中噪音数据较大，模型学习到了噪音中的特征对于决策树模型。对决策树的生长没有合理的限制和修建对于神经网络模型。权值学习迭代次数足够多（overtraining），拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特...
一，常用推荐系统算法总结1、Itemcf (基于商品的协同过滤)这个算法是cf中的一种，也是当今很多大型网站都在采用的核心算法之一。对于商城网站（以Amazon为代表，当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在内），影视类推荐，图书类推荐，音乐类推荐系统来说，item的增长速度远不如user的增长速度，而且item之间的相似性远不如user之间的相似性那么敏感，所以可以在离线系统中将item的相似度矩阵计算好，以供线上可以近乎即时地进...
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基于流行度这种算法比较简单，按所有用户的点击量排序呈现给用户，按热度数据推荐给每个用户。弊端就是每个用户看到的都是一样的，无法个性化推荐，微博排行榜就是个比较好的例子。 协同过滤算法基于用户分析各个用户对物品的评价（浏览次数，停留时间，购买次数）依据用户对物品的评价计算得出所有用户之间的相似度选出与当前用户最相似的N个用户将这N个用户评价最高并且当前用户又没有浏览过的物品推荐给当前用户。基于物品分析各...
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第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程特征按照不同的数据类型分类，有不同的特征处理方法推荐系统常见反馈数据基于 UGC 的推荐TF-IDF算法代码示例 9.1.3 基于协同过滤的推荐基于近邻的协同过滤的推荐基于模型...
在介绍矩阵分解之前，先让我们明确下推荐系统的场景以及矩阵分解的原理。对于推荐系统来说存在两大场景即评分预测（rating prediction）与Top-N推荐（item recommendation，item ranking）。 评分预测场景主要用于评价网站，比如用户给自己看过的电影评多少分（MovieLens），或者用户给自己看过的书籍评价多少分。其中矩阵分解技术主要应用于该场景。 Top-N推荐场景主要用于购物网站或者一般拿不到显式评分信息的网站，即通过用户的...