文件名称:
CollaborativeFiltering:推荐系统协同过滤算法-源码
开发工具:
文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：推荐算法是对我们现实生活影响最大的计算机算法，它影响了我们看到的新闻，广告，以及我们身边现实环境的东西，这些最终决定了我们的态度和生活方式，尤瓦尔。赫拉利在《未来简史》中声明“算法会比我们更了解自己”。
本文介绍了一种较基础的推荐算法，协同过滤。基于用户购买的历史商品推荐，物品协同过滤；基于用户相似用户购买物品的推荐，用户协同过滤。
随着用户信息越来越多被采集，推荐系统可以勾画出一个人的用户画像，现在更多系统用户画像结合现场信息实现推荐系统。课程整理： : 作者github代码： :
推荐算法
一，推荐系统作用
帮助用户发现他们想要的物品，逐步将物品暴露在对自己感兴趣的用户人群面前。
二，如何评价一个好的推荐系统
业务指标
信息流
点击率：点击次数/展示次数。一定展示次数，点击越多越好。
平均阅读时长：（1）总阅读时长/人平均点击次数。平均阅读时长较长，推荐越准。（2）使用总时长/展
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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