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個性化推薦算法實戰入門必修課

難度中級
時長 2小時24分
學習人數
綜合評分9.37
14人評價 查看評價
9.4 內容實用
9.1 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰

最新回答 / KuKuXia
你好,我將自己敲的代碼分享到我的Github了,你可以看看,地址:https://github.com/KuKuXia/Recommendation_System/blob/master/05_iMooc_Recommendation_System_Basics.ipynb僅供大家交流學習

已采納回答 / David
這里累加的意思是這樣的 舉例如下:我點擊了1,2兩個物品 因為1推出了3,4,5 因為2推出了4,7,8 那么在我們寫推薦結果時 4是將1和2對他的得分累加起來。是這個意思。祝學習順利。

已采納回答 / David
您好,取了top幾個物品是由于有時效性,推薦過程中,我們不可能把用戶去年操作過的物品也拿過來做itemcf。因為隨著時間推移。可能早已經不喜歡之前的物品了。所以召回過程中考慮到這一點。謝謝。

最贊回答 / qq_兜兜風_1
應該是ml-latest-small.zip,只有1M的這個文件,rating.csv里面的數據會有不同,應該是更新過,movies.csv文件的數據是一樣的
老師需要在“通俗易懂”方面再下點功夫呀,雖然知道這是行業的通病...
這個老師實戰派,肚子里有點貨,不想隔壁那個講推薦的,對著數學公式亂講。
課程須知
1、對高數公式的基本掌握,矩陣知識的大體了解。 2、對python編程語法的熟悉,常用數據結構的掌握。
老師告訴你能學到什么?
1. 工業界個性化推薦算法的主流程與個性化推薦召回算法的主落地架構。 2. 協同過濾的理論與代碼實戰。 3. 工業界對個性化推薦算法的在線離線評估。

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