读《推荐系统算法实战 黄美灵》 第五章笔记

最新推荐文章于 2022-10-05 17:03:13 发布
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本文介绍基于word2vec的内容相似度召回方法，通过理解物品基础属性和特征，将其转化为向量，利用余弦相似度计算相似物品列表。word2vec在Python和Spark中有API实现，涉及NLP技术。

基于内容相似度的召回-word2vec ： 就是通过对物品内容的理解，比如物品的基础属性，物品的特征，得到物品的向量表达，然后通过余弦相似度计算得到相似物品的列表。
word2vec 在python和spark 中都有实现api， spark mllib feature word2vec的方法

中间有大量nlp 相关的东西，和代码之后再补充

机器学习算法【11】--推荐系统实战
不曾走远的博客
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推荐系统算法_推荐系统算法详解及案例实操
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12-09 947
一、主要内容1、常用推荐算法分类常用推荐算法分类2、基于人口统计学的推荐算法基于人口统计学的推荐算法3、基于人口统计学的推荐算法基于人口统计学的推荐算法用户画像用户画像 图1用户画像 图24、基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法 图1基于内容的推荐算法 图2相似度计算相似度计算基于内容的推荐算法 图35、基于内容推荐系统的高层次结构基于内容推荐系统的高层次结构特征工程 特征工程 图1特征工程...
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04-04 339
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recommendation_algorithm:推荐系统算法实践
03-11
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metooman的博客
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推荐系统常用算法_推荐系统实战之FM（Factorization-Machine）算法——keras算法练习（4）...
weixin_39622568的博客
11-29 348
笔者在之前的文章中介绍过使用keras搭建一个基于矩阵分解的推荐系统,而那篇文章所介绍的方法可能只是一个庞大推荐系统中的一小环节。而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品。工业级别的推荐系统简介工业级别的推荐系统的架构图如下图所示，...
推荐系统之ESMM算法精读和实战
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目录 一.背景 二.ESMM模型 2.1 ESMM 模型结构 2.2 ESMM模型特点 2.3.ESMM模型适用场景 三、实验效果 3.1 对比模型介绍 3.2 公开数据集实验 3.3 淘宝数据集实验 四.实战 4.1 公开数据集的下载和使用 4.2 数据处理 4.3 主要框架部分代码 五、总结 参考文献 论文地址：https://arxiv.org/abs/180...
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