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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

講師回答 / David
您好,是在recom_result 裝載之前需要判斷一下itemid_j 是否是tmp_dict的key。謝謝您的問題。原視頻代碼中好像這個地方有點問題。

最新回答 / Zu3zz
只能說明你數(shù)學基礎(chǔ)太差
突然覺得我好傻,完全理解不過來
老師講解的很好,深入淺出!多謝??!

講師回答 / David
我看看找一個數(shù)據(jù)集的鏈接給你。代碼你就比著寫寫吧。哈哈

講師回答 / David
您計算的的user_sim這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里 沒有510這個user你可以加一下判斷。

講師回答 / David
直接網(wǎng)上搜moive lens數(shù)據(jù)集很好下載的。
老師講的很清楚,內(nèi)容很豐富,確實很適合新手學習。

已采納回答 / David
對的,是的我們在計算相似度的時候是考慮個性化因素,舉例來說,如果A用戶和B用戶,A用戶與C用戶都是共同點擊了3個物品。那么很明顯,B和C誰點擊過的物品越少越能體現(xiàn)出與A用戶的相似。因為如果一個用戶點擊的物品太多,其實顯示的并不是個性化需求,而是范需求。

已采納回答 / David
進階的課程 已經(jīng)開始錄制,預估3個月左右,可能會和大家見面。希望您到時候多多關(guān)注,并提出寶貴意見。

已采納回答 / David
就是他們分別的模乘積開根號,比如i用戶點擊了3個物品,j用戶點擊了2個物品那么分母就是根號6.

已采納回答 / David
數(shù)據(jù)文件就是movielens數(shù)據(jù)集網(wǎng)上可以下載。代碼這個基本上跟著我的思路來寫就可以。因為這個是一個前導課程,所以就沒有傳代碼。如果后續(xù)有實戰(zhàn)課程肯定會傳。謝謝您的觀看與建議。
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(jié)構(gòu)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(gòu)。 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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