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个性化推荐算法笔记

Chap0 CF (collaborative filtering)

itemCf与userCf

详见文件夹CF

itemcf与usercf的优缺点
- 推荐实时性 item快点击了就可以推荐
- 新用户/新物品的推荐
- 推荐理由的可解释性
- 使用场景
  - 性能层面 item适用于物品<<人数
  - 个性化层面考量

Chap1 LFM (latent factor model)

工业界效果比较好
什么是LFM算法
- 输入是每一个user向量和item向量的点赞矩阵
应用场景
- user的item推荐度列表
- item的相似度推荐列表
- item之间的相似度隐含挖掘

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推荐算法个人学习笔记以及代码实战

deep-learning python3 collaborative-filtering recommendation-system surprise lfm

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