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c****2 2018-07-10
化推荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属进行商品相似度度量,从而推荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个化推荐系统领域中。深度学习具优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以一定程度上处理个化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个化推荐的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户息、电影息与电影评分的数据集作为个化推荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所电影的推荐得分排序,推荐给用户可能感兴趣的电影。
s****5 2018-07-10
化推荐(二)
lod是细节层次的息,对应于data。比如,data = [[10, 2, 3], [2, 3]] 意味着它包含两个序列,长度分别是3和2。于是相应地 lod = [[3, 2]],它表明其包含一层细节息,意味着 data 两个序列,长度分别是3和2。
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