-- 原创,未经授权,禁止转载 2017.11.15 -- 对于推荐系统,本文总结内容,如下图所示: 文章很长,你可以跳着看你感兴趣的部分。 一、什么是推荐系统 1. 为什么...
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本文的思维导图如下: 1、评分预测问题简介 推荐系统中还有另一个重要的问题,称为评分预测问题。例如下面的表格,在表中每个用户都对一些电影给出了评分,比如用 户A给《虎口脱险》...
本篇的思维导读如下所示: 1、什么是上下文 本章之前提到的推荐系统算法主要集中研究了如何联系用户兴趣和物品,将最符合用户兴趣的物品推荐给用户,但这些算法都忽略了一点,就是用户...
本篇的思维导图如下: 1、UGC标签简介 标签应用一般分为两种:一种是让作者或者专家给物品打标签;另一种是让普通用户给物品打标签,也就是UGC(User Generated ...
本篇的思维导图如下: 1、用户行为数据 用户行为数据在网站上最简单的存在形式就是日志,比如用户在电子商务网站中的网页浏览、购买、点击、评分和评论等活动。用户行为在个性化推荐系...
之前我们介绍了moviesLens数据集,数据集中主要有两个文件:ratings数据文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下:userId, movi...
1、数据集简介 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息。 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集。尤其在...
前端缓存 前端缓存可分为两大类:http缓存和浏览器缓存。我们今天重点讲的是http缓存,所以关于浏览器缓存大家自行去查阅。下面这张图是前端缓存的一个大致知识点: HTTP缓...
问题描述 在一个二维0 1矩阵中找到全为1的最大正方形,返回其边长。 输入: 输出: 思路: 动态规划,构造一个等大小的dp[n][m]矩阵,dp[i][j]表示以matri...