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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前端侠 02:07

真实用户u电影评分表r*i电影的内容矩阵X=j用户喜好矩阵Q
电影内容矩阵X*用户喜好矩阵Q=预测用户电影评分表

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0 采集收起来源：-基于内容的推荐系统
2019-08-27
前端侠 07:11

协同过滤算法模型

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0 采集收起来源：-电影推荐系统原理
2019-08-27
前端侠 04:35

内容推荐系统的算法模型

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0 采集收起来源：-电影推荐系统原理
2019-08-27
东小刀 00:03

tensorflow

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0 采集收起来源：-电影推荐系统-模型训练与评估
2019-07-29
东小刀

基于内容的推荐系统

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0 采集收起来源：-电影推荐系统原理
2019-07-29
Myz0 04:30

通过用户对已有电影的评分，结合电影的成分，预测用户对未看电影的评分，即分析用户偏好。

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0 采集收起来源：-基于内容的推荐系统
2019-07-21
Myz0 02:56

基于内容表示分析产品信息推荐类似产品，多用于信息流。基于项目的协同过滤表示向用户通过分析某一商品的用户群推荐类似商品，多用于电商（买了这个东西的人也买了），基于用户的协同过滤表示向用户通过分析类似用户推荐某一产品，多用于广告。

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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
2019-07-20
Myz0 00:24

基于内容是从无到有地向用户进行推荐，需要人为对信息产品进行分析然后推荐相似产品，基于项目和用户协同过滤是利用已有信息，推荐相似用户的产品。

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0 采集收起来源：-基于协同过滤的推荐的优缺点
2019-07-20
精慕门728499 02:18

协同过滤公式

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0 采集收起来源：-基于矩阵分解的协同过滤
2019-03-30
emotion1 01:17

协同过滤算法

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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
2019-03-13
emotion1 02:15

通过电影评分表和电影内容矩阵X推断出-用户喜好矩阵

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0 采集收起来源：-基于内容的推荐系统
2019-03-13
emotion1 07:11

协同过滤。
公式

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0 采集收起来源：-电影推荐系统原理
2019-03-12
emotion1 05:42

协同过滤。

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0 采集收起来源：-电影推荐系统原理
2019-03-12
emotion1 04:49

基于内容的推荐系统

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0 采集收起来源：-电影推荐系统原理
2019-03-12
heaheahea 01:43

课程内容：

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0 采集收起来源：课程介绍
2019-01-30

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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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