相似度算法;人群标签推荐下载

weixin_39820535 2020-06-21 09:30:39

a=[01,02,04,06],b=[09.08,04,07].计算a,b的相似度。用户门户网站推荐,根据个人行为推荐。
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本节目录1 基于人口统计学的推荐算法1.1 用户画像2 基于内容的推荐算法2.1 相似度计算--余弦相似度2.2 物品标签方式2.3 基于内容推荐系统的高层次结构2.4 特征工程2.4.1 数值型特征处理a.归一化b.离散化2.4.2 类别型特征处理2.4.3 时间型特征处理2.4.4 统计型特征处理2.5 推荐系统常见反馈数据2.6 基于UGC的推荐 1 基于人口统计学的推荐算法 1.1 用户画像 2 基于内容的推荐算法 2.1 相似度计算–余弦相似度 2.2 物品标签方式 2.3 基于内容推荐

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最简单的标签推荐算法算法问题这个公式倾向于给热门标签对应的物品很大的权重算法改进借助TF-IDF思想对热门商品进行惩罚：数据稀疏性用户行为少会导致数据稀疏，这个时候需要扩展标签，对每个标签找到和它相似的标签，也就是计算标签之间的相似度。（例如余弦相似度）标签清理 ...

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