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标签 > 协同过滤
协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤又可分为评比(rating)或者群体过滤(social filtering)协同过滤以其出色的速度和健壮性,在全球互联网领域炙手可热。
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类别:模型|Macromodel 2021-06-27 标签:模型协同过滤机器学习 586 0
Statsbot数据科学家Daniil Korbut简明扼要地介绍了用于推荐系统的主流机器学习算法:协同过滤、矩阵分解、聚类、深度学习。
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