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中国科学院_张俊林_机器学习框架_统计机器学习-Wedge production_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:6

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水壶,他也买了水壶,我第2天我买了,我就靠桌上有什么,第2天我买了个酸奶,然后那个人他。他买的蒙牛酸奶,然后然后第3天第3天他买了一个麦克风,然后我没买麦克风,那是不是说他会把第3天那个人买的那个封推荐给我,因为他觉得我俩的一个购物啊,都是类似的,都经常买这些东西,所以说呢,咱们可以找。 好相似的用户或者是相似的一个物品,那最后一步啊,就是啊,他要实际的计算一下,到底给你推荐什么东西是比较合适的,这个呢?就是说咱们要实现这样一个协同过滤算法啊,我们需要的一个步骤是长什么样子?号,然后啊,这个用户不是要跟你这个物品跟它挂钩在一起吗?那这个用户啊,跟物品是怎么样联系的?这里要给大家简单列了几种啊?这几种都是我们可以把用户和物品联系在一起。然后实现这样一个协同过滤所需要的一个书记员,这一段我们有一些用户的行为啊,比如说一个评分,一个投票转发或者说保存,打上一个书签或者是一个评论,评论可能稍微难一点。且因为评论啊,是一个文字对一个文字来说啊,首先你需要给它进行一个文本的分析,找到这样一个偏好,这样啊,这个工作量可能稍大一些啊,咱们今天的核心啊,并不是做一个文本分析啊,只是先把它拿出来。经过了这样的一些用户行为之后啊,是不是说我们的用户就跟我们的产品产生了一个关系产生的观点啊,有这样的观点,有些是一些大部分都是数值的吧,比如说咱们的一个评分可能是一个从零到我投票啊,可能。 有没有投票可能
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