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数据科学与人工智能

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【算法】推荐算法--协同过滤

编程算法推荐系统

协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

陆勤_数据人网

2018-07-30

1.8K0

【算法】常用推荐算法

编程算法推荐系统

笔者邀请您，先思考： 1 推荐系统是什么？ 2 您应用那些推荐算法？转自公众号：阿里技术

陆勤_数据人网

2018-07-30

1K0

【机器学习】协同过滤算法

机器学习推荐系统编程算法

在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题 1 什么是协同过滤协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。换句话说，就是借鉴和

陆勤_数据人网

2018-02-27

7720

【陆勤学习】推荐系统开发的十个关键点

亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载的就是这个梦想，即通过数据挖掘技术，为每一个用户实现个性化的推荐结果，让每个用户更便捷的获取信息。为了实现这个梦想，智能推荐系统充分运用了机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等相关领域的技术。从另一个角度来看，互联网信息的膨胀带来的信息过载（information overload），也同样呼唤智能推荐系统来帮我们去粗取精，挑选出最适合你的内容，这也是为什么很多推

陆勤_数据人网

2018-02-26

1.2K0

【知识】推荐系统中的常用算法

推荐系统编程算法

目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的

陆勤_数据人网

2018-02-26

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