推荐算法理论与实践_学习笔记

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推荐算法理论与实践

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推荐系统应用场景

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0 采集收起来源：课程介绍
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2019-08-27
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基于内容推荐系统的优缺点

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0 采集收起来源：-基于内容的推荐的优缺点
2019-08-27
前端侠 02:02
冷启动，针对新用户，新商品
用户冷启动
1. 随机推荐
2. 不推荐信息，只有在评分后，参与评分系统才进行推荐
商品冷启动
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0 采集收起来源：-冷启动问题
2019-08-27
前端侠 03:59

预测用户U对商品I的评分，
预测用户U对所有商品的评分，然后进行排序，推荐评分最高的给用户U

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0 采集收起来源：-基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤
2019-08-27
前端侠 03:17

用户之间相似度

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0 采集收起来源：-基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤
2019-08-27
前端侠 02:09

预测用户U对商品I的评分

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0 采集收起来源：-基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤
2019-08-27
前端侠 01:16

度量商品之间相似度的公式

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0 采集收起来源：-基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤
2019-08-27
前端侠 04:02

推荐思路1
用户A看过哪些电影然后，根据电影内容矩阵X，推荐
推荐思路B
用户喜好矩阵Q，找到与A用户最相似的用户，看这些用户看了什么电影，然后推荐给A
推荐思路C
两个矩阵相乘
高维空间向量的距离最短，接近用户喜好

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0 采集收起来源：-基于矩阵分解的协同过滤
2019-08-27
前端侠 02:46

矩阵分解方法

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0 采集收起来源：-基于矩阵分解的协同过滤
2019-08-27
前端侠 04:29

基于内容的推荐系统
最小化代价函数（最后项）

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2019-08-27

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课程须知: 掌握python语法，自学能力强！

老师告诉你能学到什么？: 1、基于内容的推荐系统的原理 2、基于矩阵分解的推荐系统的原理 3、基于商品的协同过滤的推荐系统的原理 4、基于用户的协同过滤的推荐系统的原理 5、构建基于矩阵分解的电影推荐系统

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