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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(xué)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

已采納回答 / David
print type(?sim_info[itemid])。debug一下。

已采納回答 / David
我是讓大家看懂這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),我難道還得窮舉出來嗎?真實系統(tǒng)itemid 好幾百萬,我光列這個itemid 就用好幾頁?

已采納回答 / David
相似度得分沒有算自己和自己的相似度。

已采納回答 / David
明白你的意思了,這個地方你說的重復(fù)是指的舉例,比如點擊了1,2,3 三個item,這三個item比如說都推出了4這個item,對4這個item的得分應(yīng)該累加更妥當。

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(jié)果時 4是將1和2對他的得分累加起來。是這個意思。祝學(xué)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??赡茉缫呀?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。

講師回答 / David
moive len數(shù)據(jù)集 開源的。您百度一下 下一下就可以。下一個小的。謝謝您的觀看。

講師回答 / David
你打一下 print type(sim_info[itemid]) 看一下是什么type。debug一下。

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。

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。
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(xué)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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