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個性化推薦算法實戰(zhàn)入門必修課

難度中級
時長 2小時24分
學習人數(shù)
綜合評分9.37
14人評價 查看評價
9.4 內容實用
9.1 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰
這個代碼結構的遍歷方式很值得學習。老師的setdefault用得很溜[狗頭]

最新回答 / 慕斯4587740
可以考慮,影響商品的排序,類似影響排序的因素會有很多,課件里只是拿一個例子說明
數(shù)據(jù)集
https://grouplens.org/datasets/movielens
按照之前的公式,分子部分應該是兩個item的user列表的交集的長度,但代碼部分似乎跟這個初始邏輯不一致。
分母應該是兩個item的user列表并集的長度的開方,老師這里直接用長度相乘再開方,不是與公式不符合么?
似乎沒有考慮用戶id信息在集合運算中的作用,只是單純統(tǒng)計了次數(shù)

最新回答 / 豐華mooc
最好看一下入門的課再看付費的課程,學習效率高,學起來自己也舒服吧,沒有一種學習是光靠教者來教會的,本質上都是靠自己學來學會的。

最新回答 / 東小刀
哦哦,懂了,是不考慮評價得分,在上一步種已經把3分以下的過濾掉。換言之,3分以上的為喜歡,得分1;3分以下為不喜歡,得分0.
閱讀總時長除以瘦UV還是so UV?還是show UV?啥玩兒啊
不是,老師你說了一大堆的業(yè)務指標,誰能跟得上,你至少PPT上寫點東西啊
課程須知
1、對高數(shù)公式的基本掌握,矩陣知識的大體了解。 2、對python編程語法的熟悉,常用數(shù)據(jù)結構的掌握。
老師告訴你能學到什么?
1. 工業(yè)界個性化推薦算法的主流程與個性化推薦召回算法的主落地架構。 2. 協(xié)同過濾的理論與代碼實戰(zhàn)。 3. 工業(yè)界對個性化推薦算法的在線離線評估。

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