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推荐系统常见算法总结

发布时间:2020-05-23 12:21:09 已有: 人阅读

  通过用户登录来源或者相关账号绑定,获取用户之前的社交网站上的信息。与2人口统计学获取特征相区别。

  用户使用微博登录网易云,发现发过喜欢begin again电影的状态,于是推荐主题曲lost star.

  基本原理:通过用户的属性特征进行建模,比如年龄,性别等,把用户分为不同的人群,然后对同一类人群把该类人群的共同喜好推荐给新用户。

  物品相似度衡量只考虑物品本身,有一定局限,因为很多推荐内容有很强的主观性,比如音乐书籍电影;

  基本原理:根据用户的历史行为数据计算用户或者物品的相似度(比如使用余弦相似度),然后进行推荐。

  基于用户行为计算用户之间的相关性,再通过当前用户行为找到相似度高的用户,然后把他们喜欢的物品推荐给当前用户。

  基于用户行为计算物品之间的相关性,再通过当前用户对物品的行为对喜欢的物品找到相似度高的物品,然后推荐给当前用户。

  基本原理:对用户历史行为数据建立用户-物品评分矩阵,然后使用矩阵分解相关算法进行因子分解,得到低维稠密的用户特征矩阵和物品特征矩阵,然后两个矩阵相乘就可以得到估计的得分矩阵。

  youtube视频推荐: 整个推荐系统分为候选集生成(也称为搜索/召回)和排序两个阶段。其中召回阶段负责基于用户画像及场景数据从海量的视频库(百万级别)中将相关度最高的资源检索出来,作为候选集; 排序阶段负责基于更加精细的特征对候选集(百级别)进行排序,最终呈现给用户的只是很少一部分数据。

  MovieTaster-使用Item2Vec做电影推荐: 把Word2Vec迁移到item-based CF.这篇博文是根据豆瓣的豆列来做的。从自然语言序列迁移到物品集合,丢失了空间/时间信息,还无法对用户行为程度建模(喜欢和购买是不同程度的强行为)。好处是可以忽略用户-物品关系,即便获得的订单不包含用户信息,也可以生成物品集合。而论文的结论证明,在一些场景下序列信息的丢失是可忍受的。

  作者 HCY崇远 01 前言 本文源自于前阵子连续更新的推荐系统系列,前段时间给朋友整理一个关于推荐系统相关的...

  -- 原创,未经授权,禁止转载 2017.11.15 -- 对于推荐系统,本文总结内容,如下图所示: 文章很长,你...

  我们来看代码逻辑 至于说取原始数据的过程,就不多说了,具体的可以看上面那个案例,这里就不贴代码片了,这里所有表的数...

  这篇文章的技术难度会低一些,主要是对推荐系统所涉及到的各部分内容进行介绍,以及给出一些推荐系统的常用算法,比起技术...

  这篇文章的技术难度会低一些,主要是对推荐系统所涉及到的各部分内容进行介绍,以及给出一些推荐系统的常用算法,比起技术...

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