个性化推荐算法实战入门必修课_技术问答

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个性化推荐算法实战入门必修课

                
                David
            算法工程师

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个性化推荐算法实战（可用于毕设）  BAT大牛亲授 
实战·中级·814

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                难度中级
            
                时长 2小时24分
            
                学习人数
            
综合评分9.37
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                                9.4
                                内容实用
                            
                                9.1
                                简洁易懂
                            
                                9.6
                                逻辑清晰

全部评论问答未解决精华

慕仙1928699

这个老师实战派，肚子里有点货，不想隔壁那个讲推荐的，对着数学公式乱讲。

5 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264

2018-11-08

itemcf 的两个升级公式能融合成一个公式吗？代码方面怎么处理？

已采纳回答 / David

您好，可以直接将两种优化下的得分乘起来。公式的话就是在优化一的分子上乘f (delta T).

1 回答 928 浏览 3-5 itemcf公式升级代码实战-下

2018-11-04

视频中的data方便给下吗

最新回答 / 张山

http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip

1 回答 919 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下

2018-10-30

视频中的数据方便给下吗邮箱是13161189661@163.com

讲师回答 / David

moive len数据集开源的。您百度一下下一下就可以。下一个小的。谢谢您的观看。

1 回答 1094 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下

2018-10-30

您好，我理解您所说的物品间相关性是稳定的是指的物品的属性计算，比如我们两个都是讲宫斗的电视剧，两个不同品牌但都是薯片的零食等等。我们这里cf得到的item sim矩阵是基于用户的行为来体现的。用户的兴趣会随时间变化。比如我一年之前喜欢篮球，我爱看科比。现在我喜欢综艺，我爱看爸爸去哪儿。这两个物品都被我行为过，如果不加时间衰减，那么我就给这俩物品的相似度计算过程中分子贡献1，如果算了时间衰减，也许我的贡献就是0.01.如果用户中存在很多这样的‘我’，不衰减岂不是爸爸去哪儿和科比成了很相似的。您理解一下看...

1 回答 864 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级

2018-10-28