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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

已采納回答 / David
print type(?sim_info[itemid])。debug一下。

已采納回答 / David
我是讓大家看懂這個數據結構，我難道還得窮舉出來嗎？真實系統itemid 好幾百萬，我光列這個itemid 就用好幾頁？

已采納回答 / David
相似度得分沒有算自己和自己的相似度。

已采納回答 / David
明白你的意思了，這個地方你說的重復是指的舉例，比如點擊了1,2,3 三個item，這三個item比如說都推出了4這個item，對4這個item的得分應該累加更妥當。

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?？赡茉缫呀洸幌矚g之前的物品了。所以召回過程中考慮到這一點。謝謝。

講師回答 / David
moive len數據集 開源的。您百度一下 下一下就可以。下一個小的。謝謝您的觀看。

講師回答 / David
你打一下 print type(sim_info[itemid]) 看一下是什么type。debug一下。

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。

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。

講師回答 / David
你的意思是怎么獲得這倆測試數據集？
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。
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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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