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深度学习之tensorflow实战篇

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推荐系统-通过数据挖掘算法协同过滤讨论基于内容和用户的区别
概念 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为什么要个性化推荐? - 商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品 - 浏览大量无关的信息和产品,信息过载问题,用户难以获取所需要的信息 分类 基于内容的推荐 根据用户的历史数据,推荐用户感兴趣的产品。 1. 产品表示: 为每个item 抽取出一些 特征来表示此item;结构化属性如身高、学历、籍贯等;非结构化属性如item自己写的交友宣言,博客内容等等,需要转化成结
学到老
2018-04-02
8630
python 实现数据降维推荐系统(附Python源码)
主成分分析原理:请点击PCA查看 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #如果一个旅游网站里面有100000个注册用户,以及100个注册酒店,网站有用户通过本网站点击酒店页面的 #记录数据信息A=Aij 100000*100 Aij表示第i个用户点击j酒店的次数 #Q1:如何评价酒店之间的相似度 #Q2:给定一个酒
学到老
2018-03-16
1.2K0
用户画像行为分析流程
什么是用户画像? 简而言之,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 举例来说,如果你经常购买一些玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”,甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签,而这些所有给你贴的标签统在一次,就成了你的用户画像,因此,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。 除去“标签化”,用
学到老
2018-03-16
3.3K0
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新风口Sora来袭,普通人该如何把握机会?
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