机器学习-推荐系统

最新推荐文章于 2023-12-31 01:48:42 发布
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分类专栏： 机器学习
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1.推荐系统应用

2.推荐系统要完成的任务

3.相似度计算

4.基于用户的协同过滤算法

5.基于物品的协同过滤算法

7.隐语义模型

8.隐语义模型求解

9.模型评估标准

10.使用Surprise库建立推荐系统

12.Suprise库使用方法

13.得出商品推荐结果

14.使用Tensorflow构造隐语义模型

15.模型架构

16.损失函数定义

17.训练网络

机器学习：推荐系统
weixin_52416594的博客
12-28 641
机器学习：推荐系统1 推荐系统分类2 推荐算法分类3 协同过滤(Collaborating Filtering)3.1 User-based CF 基于用户的协同过滤3.1.1 用户偏好数据收集3.1.2 用户偏好如何整合3.1.3 用户向量与相似度计算3.2 Item-based CF 基于物品的协同过滤二级目录三级目录 1 推荐系统分类 基于应用领域 基于设计思想 基于使用数据 电子商务推荐 协同过滤 用户行为数据 社交好友推荐 基于内容 用户标签数据 信息内容推荐 基于知识 社
机器学习之推荐系统
qq_38236355的博客
04-10 3455
一、什么是推荐系统？ 我们每天都在有意识无意识接触推荐系统，比如： 一种数学定义为： 设C为全体用户集合； 设S为全部商品/推荐内容集合； 设u是评判把si推荐给ci的好坏评判函数； 推荐是对于c∈C，找到s∈S，使得u最大，即 部分场景下是Top N的推荐，即不止推荐一个si，把多个感兴趣的si做排序推荐给用户。 ...
机器学习——推荐系统（Recommend Systems）
qq_43492938的博客
12-05 3512
1、问题规划 推荐系统在学术界研究少但是在互联网科技公司的使用很广泛，专注于为用户推荐个人感兴趣的东西，抖音、淘宝等等。 机器学习中的伟大思想：一些算法能够自动学习一些环境中的特征，而不需要人去手动的提取。通过推荐系统，我们将领略一小部分特征学习的思想。 预测电影评分的问题： ABCD四个用户，一共5部电影，表格中的数字为用户的评分，？为用户还没有看过这个电影。现在需要根据用户以往的看电影情况和评分情况，来将没看过的电影推荐给用户。于是，人可以很容易判断，AB用户喜欢爱情片，CD用户喜欢动作片。然后即可
【机器学习】推荐系统
noobiee的博客
11-28 2434
推荐模型如何进行推荐将取决于您拥有的数据类型。如果您只拥有过去发生的交互数据，您可能有兴趣使用协作过滤。如果您有描述用户及其与之交互过的物品的数据（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），您可以通过添加内容和上下文过滤，对当前给定这些属性下新交互的可能性进行建模。推荐系统中最为主流与经典的技术之一是（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些项目产生过兴趣，那么将来他很可能依然对其保持热忱。
机器学习-推荐系统导论 Introduction to Recommender Systems
07-01
推荐系统导论 Introduction to Recommender Systems Machine Learning 专项课程 自然语言处理公开课(Natural Language Processing).zip 1.0GB 文本挖掘和分析 Text Mining and Analytics.zip 428.6MB 人工智能...
推荐系统与机器学习-深度学习-大数据处理-工程架构优化-数据科学实践-推荐算法研究-广告系统设计-搜索系统开发-Push推送技术-大模型应用-学习笔记整理-经验总结分享-技术文档归.zip
最新发布
07-12
推荐系统与机器学习_深度学习_大数据处理_工程架构优化_数据科学实践_推荐算法研究_广告系统设计_搜索系统开发_Push推送技术_大模型应用_学习笔记整理_经验总结分享_技术文档归.zip极简版「Hello World」创意赛
大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
05-09
大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战，欢迎下载
基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战.txt
05-14
基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
基于机器学习的搜索推荐系统
毕业作品网站
10-01 1951
Callimachus是在近几年才推出来的关联数据管理器，他虽然针对关联数据有很好的执行能力，但是在网上不止是关于他运行时的一些解决问题，就连关于他的介绍都微乎其微，在Callimachus运行的时候所遇到的维护问题只能靠自己解决，稳定性不确定，属于试验阶段。其实这样的搜索后台服务引擎涉及到很多领域的理论和技术：数字图书馆，数据库，信息检索，信息提取，人工智能，机器学习，自然语言处理，计算机语言学，统计数据分析，数据挖掘，计算机网络，分布式处理等等，具有综合性和挑战性。存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。
机器学习笔记--推荐系统
qq_44175983的博客
08-11 268
在之前的基于内容的推荐系统中，对于每一部电影，我们都掌握了可用的特征，使用这些特征训练出了每一个用户的参数。相反地，如果我们拥有用户的参数，我们可以学习得出电影的特征。在一个基于内容的推荐系统算法中，我们假设对于我们希望推荐的东西有一些数据，这些数据是有关这些东西的特征。但是如果我们既没有用户的参数，也没有电影的特征，这两种方法都不可行了。在我们的例子中，我们可以假设每部电影都有两个特征，如。表示我们只计算那些用户 j 评过分的电影。为用户 j 给电影 i 的评分.代表电影的浪漫程度，代表电影的动作程度。
【AndrewNg机器学习】推荐系统(Recommender Systems)
－　
06-05 382
文章目录1 什么是推荐系统2 基于内容的推荐系统 1 什么是推荐系统 推荐系统可以依靠你过去浏览的信息或者评价的电影来推荐新的信息。因此这会给互联网内容企业带来很大一部分收入，对企业有实质性的影响。 另外，对于机器学习算法来说，数据特征有很大的影响，不同的特征会影响算法的准确性和性能。对于特征的获取，我们可以手动设计数据特征，也可以设计一个算法来学习使用的特征。推荐系统就是后者的一个例子。 假如我...
[机器学习]推荐系统介绍
henku449141932的博客
12-30 410
目录 1 前言 2 个性化推荐系统概述 3 个性化推荐系统的常用算法 3.1协同过滤推荐 3.1基于关联规则的推荐 4 个性化推荐系统的技术改进 1 前言 互联网的高速发展，促进了各行各业的发展，也为电子商务的发展提供了条件。电子商务让企业的销售和获客线下搬到了线上。人们不出门就可以很便捷地在网上购买他们喜欢的东西，提供了购物的效率。但是随着信息的增加，物品品牌和种类爆炸式增长，使消费者面对选择时难以抉择。因为这样的原因推荐系统横空出世，它一方面解决消费者面对选择时不知所措的尴尬，另一方面解
机器学习2-推荐系统
sheldonwong的专栏
08-23 331
问题 TopK CTR   步骤 Feature Recall 基于热度，基于用户兴趣标签，基于CF，基于FM Sort LR，GBDT，GBDT+LR，FM，DNN AD   评价指标 Accuracy：预测正确的样本/总样本 Precision：预测为正类正确的样本数/预测为正类的样本数 Recall：预测为正类正确的样本/实际为正类的样本 F1：P和R的调和均...
分布式机器学习的推荐系统
AI天才研究院
12-31 1012
1.背景介绍 推荐系统是现代信息社会中的一种重要技术，它通过分析用户的行为和喜好，为用户推荐相关的内容、商品或服务。随着数据量的增加，单机计算机已经无法满足推荐系统的计算需求，因此需要采用分布式机器学习技术来实现高效的推荐。 分布式机器学习是一种将大规模数据和计算任务分解为多个小任务，并在多个计算节点上并行处理的技术。它可以解决大数据量问题，提高计算效率，并实现高度并行和分布式计算。 在本文...
Python机器学习电影推荐系统实战揭秘
本文详细介绍了如何使用Python结合机器学习技术构建一个电影推荐系统。首先，推荐系统在互联网行业中广泛应用，例如新闻推荐（如今日头条）和生活服务推荐（如美团点评），其核心是通过预测用户的满意度，根据用户...
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