在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)# 一、1.矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题... ...
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2019-07-19 19:10:03
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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。# 一、推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候... ...
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2019-07-19 18:50:10
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1、知识点 2、代码实现推荐案例 3、基于物品的协同过滤图 ...
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2019-06-20 21:18:16
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● 请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)， ...
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2019-06-03 21:35:37
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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 ...
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2019-05-18 09:36:24
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LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤0.引入依赖1.数据准备2.算法的实现3.测试 LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析、科学计算 1.数据准 ...
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2019-05-18 09:26:56
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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法。 ...
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2019-05-14 11:29:37
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协同过滤是一种非常流行的推荐算法，通常协同过滤可以分为两种类型：邻域模型和矩阵分解模型。基于邻域的协同过滤算法包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。隐语义模型是对矩阵分解的改进，通过矩阵分解建立了用户和隐类之间的关系，物品和隐类之间的关系 ，最终得到用户对物品的偏好关系。隐语义模型问世 ...
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2019-02-11 20:07:28
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协同过滤算法以其出色的计算速度和健壮性，在全球范围内特别是在互联网领域中取得了巨大成功。文章介绍了基于物品的协同过滤算法的基本思想和实现步骤，以及应用于实际图书推荐项目中的效果和产生的问题。基于物品的协同过滤算法的基本原理是和某用户历史上感兴趣的物品，越相似的物品，越有可能在用户的推荐列表中获得比较 ...
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2019-02-10 23:09:15
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依据网络用户对于信息的喜好程度，通过寻找信息之间的相关性或用户之间的相似性程度从而为用户提供有效内容的推荐算法即为协同过滤推荐算法。协同过滤推荐算法是推荐算法中应用最广泛，最成功的。它又分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方式。前者是基于用户之间的相似性进行推荐，而后者是基于项目之间的相似 ...
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2019-02-10 00:09:41
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