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机器学习之旅

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快速上手关键词抽取的算法
在自然语言处理领域,我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本,往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时,在很多推荐系统中,由于无法直接就整体文本进行利用,往往会现对文本进行汇总,常用的方法就是embedding或者关键词抽取,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
sladesal
2020-01-15
1.3K0
应用:能够快速实现的协同推荐
对于中小型的公司,用户的数据量及公司产品的个数都是较小规模的,需要提供给用户的推荐系统实现的重心也从人性化变成了实现成本,协同推荐就是非常常见、有效且可以快速实现的方法,也是本文想介绍的。
sladesal
2018-08-27
2940
应用:深度学习下的电商商品推荐1.常见算法套路2.item2vec的工程引入3.python代码实现
电商行业中,对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题,有很多比较成熟的方法,但是也各有利弊,大致如下:
sladesal
2018-08-27
3K1
热传导/物质扩散算法应用于推荐
没有大量的数据,没有大量的人力就不能做好推荐么?当然不是,热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。
sladesal
2018-08-27
7520
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