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c****2 2018-07-10
个性推荐(一)
章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book档使说明。 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商数量和种类快速增户需要花费大量时间才能找到自己想买的商,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个性推荐系统(Recommender System)应运而生。 个性推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性推荐系统通过分析、挖掘户行为,发现户的个性需求与兴趣特点,将户可能感兴趣的息或商推荐给户。与搜索引擎不同,个性推荐系统不需要户准确地描述出自己的需求,而是根据户的历史行为进行建模,主动提供满足户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个性推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
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