item协同过滤和隐语义模型
推荐系统工作原理
- 1.系列课程概述
- 2.推荐系统应用
- 3.数据,代码下载
- 4.推荐系统要完成的任务
- 5.相似度计算
- 6.基于用户的协同过滤
- 7.基于物品的协同过滤
- 8.隐语义模型
- 9.隐语义模型求解
- 10.模型评估标准
Python从零开始构建音乐推荐系统
使用Tensorflow构造隐语义模型
使用Surprise库建立推荐系统
系列课程概述
推荐系统应用
数据,代码下载
推荐系统要完成的任务
相似度计算
基于用户的协同过滤
基于物品的协同过滤
对5号user的movie1评分计算
隐语义模型
隐语义模型求解
模型评估标准
音乐推荐任务概述
数据集整合
基于物品的协同过滤
物品相似度计算与推荐
SVD矩阵分解
保留重要的东西
还原后类似
基于矩阵分解的音乐推荐
Surprise库与数据简介
Surprise库使用方法
得出推荐商品结果
使用Tensorflow构建隐语义模型
模型架构
损失函数定义
训练网络
