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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

数据集和代码怎么下载

+ 我来回答 回答最高可+2积分
1 回答 1631 浏览 3-5 itemcf公式升级代码实战-下
2019-01-31

求救救救救救

+ 我来回答 回答最高可+2积分
2 回答 979 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2019-01-22

方便po出源码，希望可以多多的研究

最新回答 / David
您好，根据慕课网的规定，好像免费课不能提供，非常遗憾。不过你可以对着屏幕敲一下。没多少。谢谢。
1 回答 1060 浏览 3-6 usercf基础部分代码实战-上
2019-01-21

unhashable type: 'slice'

已采纳回答 / David
print type( sim_info[itemid])。debug一下。
1 回答 4883 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2019-01-20

itemcf在usercf的选择

最新回答 / David
这个根据你自己的用户量级，用户量级不大的情况下，usercf。用户量级太大的话 usercf需要工程技巧比较大。
1 回答 1169 浏览 3-5 itemcf公式升级代码实战-下
2019-01-20

老师，提问！！！

+ 我来回答 回答最高可+2积分
1 回答 816 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2019-01-18

这里的s(j,k)应该是s(i,k)吧

最新回答 / AJR
辛亏你自问自答了这个问题，我刚才还在想这个s(i,k)表示的是什么意思呢?
3 回答 1335 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2019-01-14

注释部分问题

已采纳回答 / David
我是让大家看懂这个数据结构，我难道还得穷举出来吗？真实系统itemid 好几百万，我光列这个itemid 就用好几页？
2 回答 1302 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2019-01-14

笛卡尔乘积计算量大

最新回答 / David
当user达到千万级别， 不管item量级是不是千万都选 itemcf。 因为item 可以做初步的剪枝，比如非同类别不计算等等控制计算量。
1 回答 1337 浏览
2019-01-11

usercf中的cal_recom中的tmp_list根本没有用上

最新回答 / David
放在那里本意是，给某个user推荐时候，不要推荐他曾经点击过的物品。是这个意思，代码里确实没写上。
1 回答 1068 浏览
2019-01-04

关于P值的计算，好像这样写才对吧，您没有考虑累加？

最新回答 / heima_0001
这个写的和课程里面的有什么区别吗
1 回答 668 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2019-01-03

在计算相似度得分的时候，对于itemi里面，为什么不进行去重呢？

已采纳回答 / David
相似度得分没有算自己和自己的相似度。
1 回答 1179 浏览
2018-12-19

如果数据有重复的怎么办？

已采纳回答 / David
明白你的意思了，这个地方你说的重复是指的举例，比如点击了1,2,3 三个item，这三个item比如说都推出了4这个item，对4这个item的得分应该累加更妥当。
1 回答 1054 浏览 3-2 itemcf基础部分代码实战-上
2018-12-19

教程中的代码方便给一下吗？

最新回答 / KuKuXia
你好，我将自己敲的代码分享到我的Github了，你可以看看，地址：https://github.com/KuKuXia/Recommendation_System/blob/master/05_iMooc_Recommendation_System_Basics.ipynb仅供大家交流学习
2 回答 904 浏览 3-8 usercf公式升级代码实战
2018-12-14

P值问题-2

已采纳回答 / David
这里累加的意思是这样的 举例如下：我点击了1，2两个物品 因为1推出了3，4，5 因为2推出了4，7，8 那么在我们写推荐结果时 4是将1和2对他的得分累加起来。是这个意思。祝学习顺利。
2 回答 1120 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2018-12-11
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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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