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RSS订阅原创 学习笔记：基于模型的协同过滤推荐算法简述
基于模型的协同过滤推荐算法，与基于近邻的推荐算法是相对的。它基于样本用户的喜好信息，依托于一些机器学习的模型，通过离线进行训练，得到一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好的信息进行预测，在线进行推荐。...
2022-08-18 21:48:44
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原创 学习笔记：基于启发式的协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法可以分为 基于启发式 和 基于模型式 两种。基于启发式的协同过滤算法，又可以分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。我首先细致学习了基于启发式的协同过滤算法。启发式协同过滤算法主要包含3个步骤：1）收集用户偏好信息；2）寻找相似的商品或者用户；3）产生推荐。协同过滤的输入数据集主要是用户评论数据集或者行为数据集。这些数据集主要又分为显性数据和隐性数据两种类型。其中，显性数据主要是用户打分数据，譬如用户对商品的打分，五分制的1分，2分等。隐性数据主要是指用户点击行为、购买
2022-07-19 22:07:59
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空空如也
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