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推薦算法理論與實踐

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前端俠 02:07

真實用戶u電影評分表r*i電影的內容矩陣X=j用戶喜好矩陣Q
電影內容矩陣X*用戶喜好矩陣Q=預測用戶電影評分表

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0 采集收起來源：-基于內容的推薦系統
2019-08-27
前端俠 07:11

協同過濾算法模型

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2019-08-27
前端俠 04:35

內容推薦系統的算法模型

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2019-08-27
東小刀 00:03

tensorflow

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2019-07-29
東小刀

基于內容的推薦系統

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0 采集收起來源：-電影推薦系統原理
2019-07-29
Myz0 04:30

通過用戶對已有電影的評分，結合電影的成分，預測用戶對未看電影的評分，即分析用戶偏好。

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0 采集收起來源：-基于內容的推薦系統
2019-07-21
Myz0 02:56

基于內容表示分析產品信息推薦類似產品，多用于信息流?；陧椖康膮f同過濾表示向用戶通過分析某一商品的用戶群推薦類似商品，多用于電商（買了這個東西的人也買了），基于用戶的協同過濾表示向用戶通過分析類似用戶推薦某一產品，多用于廣告。

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0 采集收起來源：-基于item的協同過濾和基于用戶的協同過濾
2019-07-20
Myz0 00:24

基于內容是從無到有地向用戶進行推薦，需要人為對信息產品進行分析然后推薦相似產品，基于項目和用戶協同過濾是利用已有信息，推薦相似用戶的產品。

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0 采集收起來源：-基于協同過濾的推薦的優缺點
2019-07-20
精慕門728499 02:18

協同過濾公式

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0 采集收起來源：-基于矩陣分解的協同過濾
2019-03-30
emotion1 01:17

?協同過濾算法

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0 采集收起來源：-基于item的協同過濾和基于用戶的協同過濾
2019-03-13
emotion1 02:15

通過電影評分表和電影內容矩陣X推斷出-用戶喜好矩陣

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0 采集收起來源：-基于內容的推薦系統
2019-03-13
emotion1 07:11

協同過濾。
公式

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0 采集收起來源：-電影推薦系統原理
2019-03-12
emotion1 05:42

協同過濾。

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2019-03-12
emotion1 04:49

基于內容的推薦系統

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2019-03-12
heaheahea 01:43

課程內容：

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2019-01-30