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真實用戶u電影評分表r*i電影的內(nèi)容矩陣X=j用戶喜好矩陣Q
電影內(nèi)容矩陣X*用戶喜好矩陣Q=預(yù)測用戶電影評分表
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協(xié)同過濾算法模型
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內(nèi)容推薦系統(tǒng)的算法模型
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tensorflow
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基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)
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通過用戶對已有電影的評分，結(jié)合電影的成分，預(yù)測用戶對未看電影的評分，即分析用戶偏好。查看全部
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基于內(nèi)容表示分析產(chǎn)品信息推薦類似產(chǎn)品，多用于信息流?；陧椖康膮f(xié)同過濾表示向用戶通過分析某一商品的用戶群推薦類似商品，多用于電商（買了這個東西的人也買了），基于用戶的協(xié)同過濾表示向用戶通過分析類似用戶推薦某一產(chǎn)品，多用于廣告。查看全部
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基于內(nèi)容是從無到有地向用戶進(jìn)行推薦，需要人為對信息產(chǎn)品進(jìn)行分析然后推薦相似產(chǎn)品，基于項目和用戶協(xié)同過濾是利用已有信息，推薦相似用戶的產(chǎn)品。查看全部
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協(xié)同過濾公式
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?協(xié)同過濾算法
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通過電影評分表和電影內(nèi)容矩陣X推斷出-用戶喜好矩陣
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協(xié)同過濾。
公式
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協(xié)同過濾。
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基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)
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課程內(nèi)容：
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