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个性化推荐算法实战入门必修课

David 算法工程师
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难度中级
时长 2小时24分
学习人数
综合评分9.37
14人评价 查看评价
9.4 内容实用
9.1 简洁易懂
9.6 逻辑清晰
全部 评论 问答 未解决 精华

推荐时过滤掉该用户点击过的物品序列

讲师回答 / David
您好，是在recom_result 装载之前需要判断一下itemid_j 是否是tmp_dict的key。谢谢您的问题。原视频代码中好像这个地方有点问题。
2 回答 1256 浏览 3-7 usercf基础部分代码实战-下
2018-09-29

老师，公式里边求推荐得分的s(j,k)什么意思

已采纳回答 / David
与itemj 最相似的k个item
2 回答 1091 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2018-09-25

有更简单的算法视频吗

最新回答 / Zu3zz
只能说明你数学基础太差
2 回答 932 浏览 2-2 usercf的理论部分与理论升级
2018-09-20
慕田峪0019552
突然觉得我好傻，完全理解不过来
2 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2018-09-20
starstone
这里可以直接用csv包
0 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2018-09-20
慕婉清8531472
老师讲解的很好，深入浅出！多谢！！
1 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2018-09-20

软件类型、

讲师回答 / David
我看看找一个数据集的链接给你。代码你就比着写写吧。哈哈
4 回答 1355 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2018-09-09

usercf代码运行不出来,从cal_user_sim函数开始报错,求解答

讲师回答 / David
您计算的的user_sim这个数据结构里 没有510这个user你可以加一下判断。
1 回答 1157 浏览 3-7 usercf基础部分代码实战-下
2018-09-03

课程的数据在哪里下载？

讲师回答 / David
直接网上搜moive lens数据集很好下载的。
1 回答 959 浏览
2018-08-22
陈十四
老师讲的很清楚，内容很丰富，确实很适合新手学习。
4 1-1 个性化推荐系统实战入门必修课-课程简介
2018-08-20
龙腾万里sky
用的Python，大数据时代。
1 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2018-08-15

在usercf中并不是两个用户共同看的电影越多，两个用户相似度就越高？

已采纳回答 / David
对的，是的我们在计算相似度的时候是考虑个性化因素，举例来说，如果A用户和B用户，A用户与C用户都是共同点击了3个物品。那么很明显，B和C谁点击过的物品越少越能体现出与A用户的相似。因为如果一个用户点击的物品太多，其实显示的并不是个性化需求，而是范需求。
2 回答 1283 浏览 3-8 usercf公式升级代码实战
2018-08-12

公式一 求并集开根号 还是应该数量平方开根号

已采纳回答 / David
就是他们分别的模乘积开根号，比如i用户点击了3个物品，j用户点击了2个物品那么分母就是根号6.
2 回答 1168 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2018-08-10

老师能不能上传示例代码与数据文件？

已采纳回答 / David
数据文件就是movielens数据集网上可以下载。代码这个基本上跟着我的思路来写就可以。因为这个是一个前导课程，所以就没有传代码。如果后续有实战课程肯定会传。谢谢您的观看与建议。
3 回答 1282 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2018-08-10

这两个文件哪有的

讲师回答 / David
你的意思是怎么获得这俩测试数据集？
1 回答 1146 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2018-08-06
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课程须知
1、对高数公式的基本掌握，矩阵知识的大体了解。 2、对python编程语法的熟悉，常用数据结构的掌握。
老师告诉你能学到什么？
1. 工业界个性化推荐算法的主流程与个性化推荐召回算法的主落地架构。 2. 协同过滤的理论与代码实战。 3. 工业界对个性化推荐算法的在线离线评估。

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