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數據集介紹與公共信息抽取函數代碼實戰
Personal Recommendation Algorithm
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Usercf VS Itemcf
優缺點
推薦實時性：ucf，基于相似度用戶矩陣完成推薦，自身改變，不會立即發生改變
itemcf，點擊物品后會里面推薦出相似物品
新用戶/新物品推薦：ucf，新來用戶不會里面推薦，需要等到與其他相似用戶建立聯系后
新物品一旦被用戶點擊，可以通過相似用戶矩陣，推薦給相似用戶。
推薦理由可解釋性
ucf，結果難解釋
icf，推薦結果更令人信服
適用場景
性能層面考量
ucf：不適用于用戶很多的場景，否則用戶矩陣相似度計算代價太大
icf：適用于物品數遠小于用戶數的情況
個性化層面考量
ucf：個性化不強
icf：適用于個性化強的領域
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? 后面講的是什么鬼呀？一頭霧水
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工業界，常用召回架構方式
recall 召回
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召回架構 離線模型 推薦集合
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個性化推薦系統?RPC
召回 Match?
排名 Rank?
策略調整 Strategy
模型(召回, 排名) 規則 (策略調整)
召回是瓶頸
排名是關鍵
策略調整是優化
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推薦系統架構
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我很愛學習
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itemCF：實時、新用戶、可解釋，物品少于用戶（實際），長尾個性
userCF：新物品，不適合用戶多
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開始觀看查看全部
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數學基礎查看全部
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item_sim_score_sorted[itemid] = sorted(item_sim_score[itemid].iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
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