为了账号安全，请及时绑定邮箱和手机立即绑定
首页 免费课 个性化推荐算法实战入门必修课 问答

个性化推荐算法实战入门必修课

David 算法工程师
查看讲师更多课程 David讲师的其他课程
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

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

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

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

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

P值计算好像不太对

已采纳回答 / David
您好，取了top几个物品是由于有时效性，推荐过程中，我们不可能把用户去年操作过的物品也拿过来做itemcf。因为随着时间推移。可能早已经不喜欢之前的物品了。所以召回过程中考虑到这一点。谢谢。
4 回答 1339 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2018-12-11

视频中的数据方便给下吗 邮箱是13161189661@163.com

讲师回答 / David
moive len数据集 开源的。您百度一下 下一下就可以。下一个小的。谢谢您的观看。
1 回答 1150 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2018-10-30

unhashable type: 'slice'

讲师回答 / David
你打一下 print type(sim_info[itemid]) 看一下是什么type。debug一下。
4 回答 8015 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2018-10-02

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

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

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

谢谢老师讲的真好

已采纳回答 / 慕九州22958251
我感觉讲的也很棒。
2 回答 992 浏览 1-1 个性化推荐系统实战入门必修课-课程简介
2018-07-31
开始学习
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。

微信扫码，参与3人拼团

意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信
友情提示：

您好，此课程属于迁移课程，您已购买该课程，无需重复购买，感谢您对慕课网的支持！

查看已购买的课程

本次提问将花费2个积分

你的积分不足，无法发表

为什么扣积分？
确认 取消

本次提问将花费2个积分

继续发表请点击 "确定"

为什么扣积分？
确认 取消

举报

0/150
提交
取消