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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(nèi)容實用
9.1 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰

最新回答 / KuKuXia
你好,我將自己敲的代碼分享到我的Github了,你可以看看,地址:https://github.com/KuKuXia/Recommendation_System/blob/master/05_iMooc_Recommendation_System_Basics.ipynb僅供大家交流學習

已采納回答 / David
這里累加的意思是這樣的 舉例如下:我點擊了1,2兩個物品 因為1推出了3,4,5 因為2推出了4,7,8 那么在我們寫推薦結果時 4是將1和2對他的得分累加起來。是這個意思。祝學習順利。

已采納回答 / David
您好,取了top幾個物品是由于有時效性,推薦過程中,我們不可能把用戶去年操作過的物品也拿過來做itemcf。因為隨著時間推移。可能早已經(jīng)不喜歡之前的物品了。所以召回過程中考慮到這一點。謝謝。

最贊回答 / qq_兜兜風_1
應該是ml-latest-small.zip,只有1M的這個文件,rating.csv里面的數(shù)據(jù)會有不同,應該是更新過,movies.csv文件的數(shù)據(jù)是一樣的
老師需要在“通俗易懂”方面再下點功夫呀,雖然知道這是行業(yè)的通病...
這個老師實戰(zhàn)派,肚子里有點貨,不想隔壁那個講推薦的,對著數(shù)學公式亂講。
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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