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4
回答
C++中的
协同
过滤
库
c++
、
machine-learning
、
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
你们中有谁知道一些很好的特定库,其中包含专门针对协作
过滤
/
推荐
系统的通用
算法
的实现,这些
算法
是用C++编写的 所以就像机器学习库一样,只是它是专门针对
协同
过滤
和/或
推荐
系统的
浏览 0
提问于2011-05-09
得票数 0
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2
回答
用于协作
过滤
的基准数据集
dataset
、
recommender-system
我想测试一种新的
协同
过滤
算法
。一个典型的用例是根据类似于特定用户的用户偏好
推荐
电影。 研究人员经常使用哪些常用的基准数据集来测试他们的
算法
?我知道,在计算机视觉中,人们经常使用MNIST或CIFAR,但我还没有找到用于协作
过滤
的类似数据集。
浏览 0
提问于2016-03-23
得票数 10
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2
回答
如何使用Spark ML
推荐
最相似的用户
apache-spark
、
machine-learning
、
apache-spark-mllib
、
recommendation-engine
在Mahout中,实现该功能的简单
算法
可能如下所示: println(sortedSims.slice(1,recNumber+1).mkString("\n"))就
推荐
的质量而言然而,我关心的是这种
算法
的性能。因为我必须为系统中的所有用户生成
推荐
,所以使用这种方法
浏览 2
提问于2016-07-12
得票数 2
2
回答
asp.net mvc中的模型
推荐
系统
c#
、
asp.net-mvc
、
recommender-systems
我正在寻找
推荐
系统为我的应用程序,
推荐
专辑的基础上用户购买的历史。我发现了一些系统/
算法
,比如
协同
过滤
(基于用户/项目/模型/混合)。哪一个最适合我的应用程序?或者你能给我一些更好的解决方案吗?
浏览 0
提问于2019-11-28
得票数 0
1
回答
一种个性化电子邮件
算法
email
、
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
我最近研究了很多
推荐
算法
(主要是
协同
过滤
),我发现了很多基于特定用户或项目
推荐
项目的答案(这是我想做的一部分,所以这是可行的)。做这件事最好的方法/
算法
是什么?
浏览 0
提问于2011-05-24
得票数 2
3
回答
寻找潜在匹配项的
算法
algorithm
、
match
、
social-networking
我需要找到和
算法
,以找到最佳匹配的社交网络。该系统是一个大学生社交网络,基本上的主要思想是为一个班级寻找学习伙伴。我想知道使用什么是最好的
算法
。
浏览 1
提问于2010-01-19
得票数 3
1
回答
推荐
引擎的Python库
dataset
、
recommender-system
学生的详细资料包括姓名、批次、性别及系 我想建立一个
推荐
引擎,根据学生过去的活动向他们
推荐
书籍。我不知道从哪里开始。你能建议一些资源来实现这一点吗?这是一个大学项目,我以前没有这方面的经验。
浏览 0
提问于2022-07-14
得票数 0
2
回答
Amazon.com的相关项
算法
magento
、
recommendation-engine
所以,我正在集思广益地想出一个
推荐
项目的
算法
,我喜欢亚马逊的
算法
,它有“购买此产品的客户也购买了”和“相关的”
推荐
部分。我猜前者是基于销售数据,而另一个是基于目录数据,如类别、属性等。有人知道亚马逊或其他类似的大型零售公司是如何将这些
推荐
产品放到他们的产品页面上的吗?它是动态完成的,还是按一定的时间间隔完成的?我不能决定现在应该用哪种方式。我倾向于后者,因为
算法
可能更复杂,但我猜这将需要以一定的间隔处理和更新,以最大限度地减少页面加载时间。 欢迎有此项目工作经验的程序员提出任何意见!
浏览 0
提问于2012-06-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
实现
推荐
算法
java
、
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
好的,所以我想用Java实现一个
协同
过滤
算法
,类似于Netflix或StumbleUpon的
推荐
算法
,但是我不确定是否应该做所有的计算(皮尔逊相关、预测计算等)。在数据库上,或者我是否应该加载所有必要的数据并在Java中执行
算法
。 我认为在java中这样做的主要缺点是我必须加载所有的数据,相反,我认为在数据库中这样做会导致非常复杂的、容易出错的查询。我正在实现的
算法
可以在中找到。
浏览 8
提问于2012-05-23
得票数 2
回答已采纳
3
回答
在执行协作筛选之前,您应该集群吗?
clustering
、
recommender-system
因此,我正在建立一个使用客户和产品信息的
推荐
模型。这将通过隐式完成,也就是说,客户有或没有产品,因为我们没有关于产品的评级信息。我希望模型
推荐
一个使用
协同
过滤
的产品,所以我正在考虑使用一个
推荐
模型,比如矩阵分解/ SVD等。我将执行多个测试/实验来确定最佳的
算法
。在
推荐
人之前,我应该先进行聚类,根据他们的人口和地理信息来确定相似的客户吗?然后,我是否应该为每个集群训练一个
推荐
模型? 这种方法是否有任何好处,还是
推荐
浏览 0
提问于2020-06-18
得票数 3
2
回答
如何编写马赫特星火的
推荐
java
、
hadoop
、
apache-spark
、
mahout
、
mahout-recommender
Mahout提供三种类型的
过滤
- 1.数据模型2. UserSimilarity 3. ItemSimilarity 4.UserNeighborhood 5.
推荐</em
浏览 5
提问于2017-08-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
交替最小二乘
machine-learning
、
python
、
statistics
有人能解释交替最小二乘(ALS)和
推荐
系统之间的区别吗? 你给我举个例子会有帮助的。
浏览 0
提问于2020-08-12
得票数 0
2
回答
“通用
推荐
”在Prediction.IO上使用的
算法
是什么?
algorithm
、
prediction
下午好在此期间,我知道系统
推荐
的
算法
是“协作
过滤
”和“基于内容的
过滤
”。 谢谢!
浏览 9
提问于2016-03-23
得票数 0
2
回答
协作主题建模的简单Python实现?
python
、
machine-learning
、
lda
、
topic-modeling
、
collaborative-filtering
我看到了这两篇文章,它们结合协作
过滤
(矩阵分解)和主题建模(LDA),根据用户感兴趣的文章/文章的主题术语,
推荐
用户类似的文章/帖子。新
算法
称为
协同
主题回归。
浏览 2
提问于2015-08-25
得票数 32
2
回答
推荐
系统上的好资源?
recommendation-engine
有没有人收集过关于
推荐
系统的重要文章?或者是各种系统使用的重要方法的摘要/wiki?
浏览 1
提问于2012-07-01
得票数 2
2
回答
如何使用python的scikit-learn创建
推荐
模型
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
但是,当我想要建立一个
推荐
模型时,我找不到如何开始使用它们的方法。例如,如果我有一个客户的购买数据集,其中包含日期、产品名称、产品制造商、价格、订购设备等。如果是这样,我可以使用scikit-learn来使用这些
算法
吗?或者我应该学习另一个M.L库? 问候
浏览 1
提问于2015-11-10
得票数 4
2
回答
这个
推荐
引擎的最佳分类模型是什么?
python
、
recommender-system
、
multiclass-classification
我不是一个数据科学家,但我正试图为我的公司实现一个
推荐
系统。我的应用程序运行在PHP上,但我将使用Python处理数据。[0.95, 0.1, 0.54, 0.3, 0.87...] 干杯!
浏览 0
提问于2018-05-21
得票数 2
4
回答
目前有哪些常见的
推荐
算法
?都有哪些应用场景?
推荐系统
、
app
、
手机
、
推荐算法
最近对
推荐
系统很感兴趣,但现在缺少一些很好的学习资料,有谁能简单介绍一些目前都有哪些
推荐
算法
呢,又有哪些应用场景呢?目前手机资讯app
推荐
的是挺精准的,但是总感觉
推荐
的有些过于单调了,我每天都只能看到同样的
推荐
内容,又该如何改进呢?
浏览 4256
提问于2018-03-22
9
回答
智能
推荐
算法
的原理是什么?
智能推荐平台
智能
推荐
算法
是什么?目的何在?实现的原理又是什么?大概是怎么样的实现流程呢?
浏览 5308
提问于2018-03-21
2
回答
基于C#的推文
推荐
算法
c#
、
.net
、
machine-learning
、
prediction
我正在寻找一个
算法
/
推荐
引擎,根据推文内容的评级来“
推荐
”推文:此外,我们还查看了Google预测引擎,但它是付费的,我们这样做只是为了好玩。
浏览 3
提问于2012-05-26
得票数 2
回答已采纳
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