得出推荐结果

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:46:26

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一、推荐系统根据用户的历史数据发掘用户的潜在需求。二、长尾商品区别于热门商品，热门商品代表用户们的普遍需求，而长尾商品代表用户的个性化需求。三、推荐方法 1）专家推荐（人工推荐）：资深专家根据经验给出推荐。 2）统计推荐（热门推荐）：根据历史记录进行统计，得出推荐结果，简单有效。 3）内容推荐：利用机器学习，根据物品的特性，找出相似物品。 4）协同过滤推荐：根据本用户的历史数据，找出最相近的用户，根据最近用户对某物品的喜好，计算本用户对该物品的喜好程度。 5）混合推荐：..

众所周知，随着互联网技术的发展，推荐算法也越来越普及。无论是购物网站、社交媒体平台还是在线影视平台，推荐算法已成为用户获取相关信息的主要途径。据悉，近期GitHub决定结合算法推荐，将“Following”和“For You”两类合并起来，通过算法结合用户行为数据得出推荐结果。想必大家在生活中都被各种“猜你喜欢”过，不管是在PC端浏览网站时的推送信息，还是APP端划过的商品卡片或短视频的内容，都是基于庞大数据背后的算法来帮助筛选展示信息的，以期匹配用户的最佳喜好，但这种算法真的是用户的最优选择吗？

Python命令行解析：IDE内点击Run运行代码直接得出结果、基于TF flags(或argparse、sys.argv)在Dos内命令行(一条命令)调用代码文件得出结果目录命令行解析 T1、采用FLAGS函数并IDE内点击Run运行代码直接得出结果 T2、采用TF flags(或argparse库)在Dos内一条命令调用代码文件得出结果 T3、采用sys.argv[]函数在Dos内一条命令调用代码文件得出结果推荐文章 Python命令行解析：sys.argv[]函

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。SVD(Singular ValueDecomposition)的想法是根据已有的评分情况，分析出评分者对各个物品因子的喜好程度，以及各个物品对于这些因子的包含程度，最后再反过来根据分析结果预测评分。通过SVD的方式可以找出影响评分的显示因子和隐藏因子，这样更多有意义的关联关系就会被发现出来。

在一个推荐系统或者搜索系统,常常需要对结果进行一定的指标评估,常用的就是3个:精准度:Precision召回度:Recall准确度:AccuracyF:综合指标下面就详细介绍一下:1、准确率与召回率（Precision & Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查...

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