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標(biāo)簽 > 推薦算法

推薦算法

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推薦算法是計(jì)算機(jī)專業(yè)中的一種算法,通過一些數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出用戶可能喜歡的東西,應(yīng)用推薦算法比較好的地方主要是網(wǎng)絡(luò)。所謂推薦算法就是利用用戶的一些行為,通過一些數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出用戶可能喜歡的東西。

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推薦算法簡(jiǎn)介

  推薦算法是計(jì)算機(jī)專業(yè)中的一種算法,通過一些數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出用戶可能喜歡的東西,應(yīng)用推薦算法比較好的地方主要是網(wǎng)絡(luò)。所謂推薦算法就是利用用戶的一些行為,通過一些數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出用戶可能喜歡的東西。

  基于內(nèi)容的推薦(Content-based Recommendation)是信息過濾技術(shù)的延續(xù)與發(fā)展,它是建立在項(xiàng)目的內(nèi)容信息上做出推薦的,而不需要依據(jù)用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)意見,更多地需要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。

  在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)中,項(xiàng)目或?qū)ο笫峭ㄟ^相關(guān)特征的屬性來(lái)定義的,系統(tǒng)基于用戶評(píng)價(jià)對(duì)象的特征、學(xué)習(xí)用戶的興趣,考察用戶資料與待預(yù)測(cè)項(xiàng)目的匹配程度。用戶的資料模型取決于所用的學(xué)習(xí)方法,常用的有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于向量的表示方法等?;趦?nèi)容的用戶資料需要有用戶的歷史數(shù)據(jù),用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發(fā)生變化。

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推薦算法技術(shù)

基于標(biāo)簽的推薦算法應(yīng)用場(chǎng)景、基于標(biāo)簽的推薦算法原理介紹

下圖是電視貓短視頻的相似推薦,采用的產(chǎn)品形態(tài)是連播推薦的形式,當(dāng)用戶播放主視頻后,相關(guān)聯(lián)的相似視頻會(huì)按照相似度列表連續(xù)播放,最大程度提升用戶體驗(yàn)。

2019-07-27 標(biāo)簽:推薦算法標(biāo)簽 1.7萬(wàn) 0

5大范式來(lái)講解常用的推薦算法

5大范式來(lái)講解常用的推薦算法

推薦算法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,所以算法模型的質(zhì)量強(qiáng)依賴于用于算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集,這里我們簡(jiǎn)單提下推薦系統(tǒng)可以利用的數(shù)據(jù)有哪些(參考下面圖2及上面圖1的數(shù)據(jù)源)。

2019-07-18 標(biāo)簽:模塊機(jī)器學(xué)習(xí)推薦算法 5966 0

基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實(shí)踐的推薦算法,有大量的應(yīng)用案例

基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實(shí)踐的推薦算法,有大量的應(yīng)用案例

從上圖也可以看出,要做基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦,一般需要三個(gè)步驟,它們分別是:基于用戶信息及用戶操作行為構(gòu)建用戶特征表示、基于標(biāo)的物信息構(gòu)建標(biāo)的物特征表示、...

2019-07-18 標(biāo)簽:計(jì)算推薦算法nlp 5837 0

基于內(nèi)容推薦(CB)的推薦算法

基于內(nèi)容推薦(CB)的推薦算法

本文闡述了基于內(nèi)容推薦的步驟與推薦的層次結(jié)構(gòu),另外還詳細(xì)介紹了基于內(nèi)容推薦(CB)的推薦算法。基于內(nèi)容的推薦方法就是根據(jù)用戶過去的瀏覽記錄來(lái)向用戶推薦用...

2018-04-26 標(biāo)簽:推薦算法 2.0萬(wàn) 0

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推薦算法資料下載

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推薦算法資訊

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2021-03-11 標(biāo)簽:AI人工智能推薦算法 2950 0

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2018-03-02 標(biāo)簽:新聞推薦算法 3.7萬(wàn) 0

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推薦算法數(shù)據(jù)手冊(cè)

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