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c****2 2018-07-10
性化推荐(
文章结构: 背景——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景 在网络技术不断发展和电子商务模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这难题,性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。性化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,性化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]般被认为是性化推荐系统成为相对独立的研究方向的标志。
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