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发简信
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均方根误差(RMSE)，平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)的对比
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推荐系统系列之隐语义模型
一、隐语义模型的基本思想 隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。 现从简单例子出发介绍隐语义模型的基本思想。假设用户A喜欢《...
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一文全面了解基于内容的推荐算法
文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。 作者丨gongyouliu 来源 | 转载自大数据与人工智能（ID:ai-bi...
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6. 转导支持向量机（TSVM）
与学习一般预测规则相比，V.Vapnik提出了一种转导学习设置，其中预测只在固定数量的已知测试点进行。这使得学习算法能够利用测试点的位置，使其成为一种特殊的半监督学习问题。转...
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基于邻域的社会化推荐算法 4/28一、社会化推荐的优点 1、好友推荐可以增加推荐的信任度 用户不一定会相信计算机的智能，但会相信好朋友的推荐，比如基于物品的协同过滤算法，会因为用户之前看过《射雕英雄传》而给用...
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推荐系统遇上深度学习(三十四)--YouTube深度学习推荐系统看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendatio...
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利用Word2vec简单的计算文本相似度word2vec是google在13年推出的NLP工具，特点是将词向量化，词与词之间就可以定量的去度量之间的关系，用来挖掘词之间的联系。 不过词向量的方法并不是word2ve...
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推荐系统中用户（user）和项目（item）的相似性优化
此次文档解决四个问题： 1.相似度计算策略的几种区别。 2.主流的相似度策略是什么。 3.主流的相似度策略存在的问题 4.求相似度的优化趋势。 1.相似度求解可以分为三类： ...
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推荐系统-- 欧式距离和相似度在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和...
