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个性化推荐系统设计(2.1)推荐算法介绍
协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 协同算法分为两个基本算法:基于用户的协同过滤(UserCF)和基于项目的协同过滤(ItemCF)。 📷 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签,对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品,然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动,目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用
两只橙
2021-11-24
1.1K0
个性化推荐系统设计(4.1)案例分析
在过去的十年中,神经网络已经取得了巨大的飞跃。如今,神经网络已经得以广泛应用,并逐渐取代传统的机器学习方法。 接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个性化推荐。
两只橙
2019-05-19
1.1K0
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
1、准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指
两只橙
2018-04-28
3.6K0
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。
两只橙
2018-04-21
1.2K3
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