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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

講師回答 / David
您好，是在recom_result 裝載之前需要判斷一下itemid_j 是否是tmp_dict的key。謝謝您的問題。原視頻代碼中好像這個地方有點問題。
突然覺得我好傻，完全理解不過來
老師講解的很好，深入淺出！多謝?。?/div>

講師回答 / David
我看看找一個數據集的鏈接給你。代碼你就比著寫寫吧。哈哈

講師回答 / David
您計算的的user_sim這個數據結構里 沒有510這個user你可以加一下判斷。

講師回答 / David
直接網上搜moive lens數據集很好下載的。
老師講的很清楚，內容很豐富，確實很適合新手學習。

已采納回答 / David
對的，是的我們在計算相似度的時候是考慮個性化因素，舉例來說，如果A用戶和B用戶，A用戶與C用戶都是共同點擊了3個物品。那么很明顯，B和C誰點擊過的物品越少越能體現出與A用戶的相似。因為如果一個用戶點擊的物品太多，其實顯示的并不是個性化需求，而是范需求。

已采納回答 / David
進階的課程 已經開始錄制，預估3個月左右，可能會和大家見面。希望您到時候多多關注，并提出寶貴意見。

已采納回答 / David
就是他們分別的模乘積開根號，比如i用戶點擊了3個物品，j用戶點擊了2個物品那么分母就是根號6.

已采納回答 / David
數據文件就是movielens數據集網上可以下載。代碼這個基本上跟著我的思路來寫就可以。因為這個是一個前導課程，所以就沒有傳代碼。如果后續有實戰課程肯定會傳。謝謝您的觀看與建議。

講師回答 / David
你的意思是怎么獲得這倆測試數據集？
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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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