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刘贤松 2025-07-14 20:53:46

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推荐算法综述摘要: 近年来，互联网信息指数级增长，推荐能够帮助用户发现感兴趣的物品，目前被广泛应用于电子商务、搜索引擎、视频音乐网站、社交网络等。本篇综述将介绍目前主流的推荐方法如基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于知识的推荐、基于网络结构的推荐、混合推荐等。除此之外本综述还将介绍深度学习在推荐中的一些应用。并且分析这些算法各自的优缺

从我学习推荐系统以来，一直有个疑问深深的困扰着我，那就是到底是对训练集中的用户进行推荐，还是对测试集中的用户进行推荐呢？之所以一直苦思冥想是因为我认为这关系着我做的实验的的评估效果怎么样，比如 Precision 和 Recall。目录一、误区产生的原因？二、我现在终于释怀了！三、为什么我不对评分预测任务感到迷糊？四、我选择 TopN 推荐！一、误区产生的原因？以下是我自己的苦思...

一、什么是推荐算法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。个性化推荐概念的首次出现是在1995年3月的美国人工智能协会上，由卡耐基梅隆大学的 Robert Armstrong 等提出了个性化导航系统 Web Watcher。同时，斯坦福大学的Marko balabanovic等也推出了LIRA——一个个性化推荐系统。自此之后，个性化推荐的研究开始蓬勃发展...

在之前我也看了很多人写的推荐系统的博客，理论的、算法的都有，多是个人的理解和感悟，虽然很深刻，但是对于自己而言还是不成系统，于是我参考大牛项亮编著的《推荐系统实践》将该领域知识系统整理一遍，与大家一起学习。本系列对应的代码请查看https://github.com/wangyuyunmu/Recommended-system-practice 前面三篇总结了基于用户行为数据的推荐方法——协同过滤...

文章目录1、联系用户和物品的途径2、标签系统的典型代表3、基于标签的推荐系统 1、联系用户和物品的途径第一种方式利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品，第二张方式是利用和用户兴趣相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品，第三种是通过一些特征联系用户和物品，向用户推荐用户喜欢的特征的物品集合。特征包括物品的属性集合，也可以是隐语义向量。这文将讨论一直...

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