前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >推荐系统遇上深度学习(三十二)--《推荐系统实践》思维导图

推荐系统遇上深度学习(三十二)--《推荐系统实践》思维导图

作者头像
石晓文
发布2019-05-05 16:23:17
1.4K0
发布2019-05-05 16:23:17
举报
文章被收录于专栏:小小挖掘机小小挖掘机

本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图,这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容,对想要了解推荐系统的同学来讲,算是一个比较好的入门作品。

1、推荐系统基础

2、利用用户行为数据进行推荐

3、冷启动问题

4、利用标签数据进行推荐

5、利用上下文信息进行推荐

6、利用社交网络数据进行推荐

7、评分预测问题

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-03-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 小小挖掘机 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
智能数据分析
腾讯云智能数据分析 Intellectual Data Analysis 是新一代云原生大数据敏捷分析解决方案。产品具备存算分离、动态扩缩容等特点,并内置事件、转化、留存、行为路径等成熟分析模型,提供高可用、低成本的全场景敏捷分析服务,可同时满足数据分析师、数据开发工程师和业务决策人的关键分析需求,帮助企业大幅降低数据分析成本,支撑业务更高效决策。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档