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一个菜鸡猿
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1.4 swing算法
小写字母代表物品,大写字母代表用户。假设:uh=5 ut=15 up=40 uq=60 uz=4但从图中看出同时点击h,z的并不多swing算法:假设平滑系数=1[A,p,B]是一个swing结构,且[A,B]之间有三组swing结构,分别是[A,t,B], [A,r,B]和 [A,p,B],因此[A,B]的swing结构对p的分数贡献是1/(1+3)如果两个用户喜欢的东西越不一样,但同时都喜欢两个东西,那这两个东西的关联性越大。原创 2025-05-20 14:03:47 · 434 阅读 · 0 评论 -
1.3 基于物品的协同过滤
物品1和物品5相关系数约为0.97(0.9694584179118515)0.97 0.58 :相关系数。3.2 : 物品1的平均分。13/4 :物品5平均分。控制热门物品惩罚力度。原创 2025-05-12 15:41:37 · 740 阅读 · 0 评论 -
1.2 基于用户的协同过滤
想对A用户推荐,找到和A有相同兴趣的用户B,把B喜欢的东西推荐给A。原创 2025-05-09 18:35:42 · 757 阅读 · 0 评论 -
1.1 召回基础知识
相对于余弦相似度 使用用户平均分进行修正。原创 2025-05-09 17:56:10 · 185 阅读 · 0 评论
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