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個性化推薦算法實戰入門必修課

                
                David
            算法工程師

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個性化推薦算法實戰（可用于畢設）  BAT大牛親授 
實戰·中級·841

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                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
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                                9.4
                                內容實用
                            
                                9.1
                                簡潔易懂
                            
                                9.6
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

FLY8

專業俗語還是太多了，有些不是很清楚。

3 1-1 個性化推薦系統實戰入門必修課-課程簡介

2019-02-01

David

回復weixin_煙花易冷_8，數據量大了之后，我們在實戰中是集群跑mr。這個主要是說明算法思想。謝謝。

2019-01-31

慕婉清2650186

老師，你這個代碼用1M的數據集完全跑不動，復雜度太高了

2 3-3 itemcf基礎部分代碼實戰-下

2019-01-30

qq_慕勒4303412

總點擊次數為啥是相乘而不是相加

0 3-3 itemcf基礎部分代碼實戰-下

2019-01-22

David

關于weixin_189560說的，offline的評價方法，你說哪里說不通，你說出來，我們交流一下。

2019-01-09

David

weixin_189560的評論，我回復一下（說什么交叉驗證這一條），個性化召回算法，不是監督學習，不需要也沒法用所謂的召回和準確率評價。學以致用就是告訴我們在什么場景解決什么問題，用什么算法用什么模型，同樣也是用什么指標來評價。不是所有的一涉及算法或者機器學習，就交叉驗證，這里是算法生產，都不是監督學習，你交叉驗證的意義是啥，毫無意義。

2019-01-09

慕少0472972

根據老師的算法，用該數據集測試，十折交叉驗證，準確率和召回率分別為0.030和0.057，可以用慘不忍睹來形容了，但是就算結果不好，老師也應當將一些評估的算法實現一下以供大家參考才對

2 5-1 總結與展望

2019-01-07

慕少0472972

關于offline的評價方法，老師的原話是這樣的：“已知某種算法給用戶A推薦出了物品a、b以及d，又得到用戶A在測試集上有過物品a、b、f、還有m的展現，這個時候我們發現推薦出來的結果a、b和用戶真實的在測試集上的展現有重合，即a、b，這個重合就是評價的分母，用戶A在測試集上點擊過物品a和物品f，推薦的結果和用戶A在測試集上的點擊a、f有重合，這個重合a就是分母，所以整體點擊率的表現就是1/2，也即是50%.”，會發現很多地方都有點說不通

3 4-1 個性化推薦召回算法的離線在線評估方法

2019-01-06