- 博客(8)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 基于关联规则的推荐算法
基于关联规则的推荐算法以关联规则为基础，将已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。通过分析不同商品在销售过程中的相关性来进行推荐，适用于零售业。
2025-02-20 20:46:52
87
原创 基于效用的推荐算法
基于效用的推荐算法建立在对用户使用项目的效用情况上计算。这种方法的好处是它能把非产品的属性（如提供商的可靠性、产品的可得性等）考虑到效用计算中。
2025-02-20 20:46:17
77
原创 基于知识的推荐算法
基于知识的推荐算法在某种程度上可以看成是一种推理技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。而是根据特定的功能知识来为用户推荐项目。这种方法能够解释需要和推荐的关系，但需要用户资料能够支持推理过程。
2025-02-20 20:45:47
94
原创 推荐系统的评估指标和优化方法
推荐系统的评估指标主要包括准确率、召回率、F1值、AUC等。这些指标可以帮助我们衡量推荐系统的性能，从而进行针对性的优化。
2025-02-20 20:45:02
245
原创 混合推荐系统的概念和实现方式
混合推荐系统是将多种推荐算法结合起来，以克服各自算法的局限性，提高整体推荐性能的一种推荐系统。混合推荐系统的实现方式灵活多样，可以根据具体应用场景和数据特点进行选择。
2025-02-20 20:44:29
130
原创 介绍基于内容的推荐方法及其特点
基于内容的推荐方法主要是通过分析用户历史喜欢的物品的内容信息（如文本描述、标签等），来构建用户兴趣模型，然后为用户推荐与兴趣模型匹配的物品。该方法的特点包括：但是，该方法也存在一些局限性，如推荐结果可能受限于用户历史行为的多样性，以及对于新物品的推荐能力较弱等。
2025-02-20 20:43:59
165
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人