推荐系统与推荐算法
文章目录
- 第一章
- 1.1推荐系统意义与价值
- 1.2推荐系统历史与框架
- 1.3推荐算法分类
- 第二章
- 2.1协同过滤的基本思想与分类
- 2.2基于用户的协同过滤
- 2.3基于项目的协同过滤
- 2.4基于邻域的评分预测
- 2.5基于二部图的协同过滤
- 第三章
- 3.1基于关联规则的推荐
- 3.2基于矩阵分解的评分预测
- 3.3概率矩阵分解框架
- 3.4基于矩阵分解的Top-N推荐
- 第四章
- 4.1基于内容推荐的系统框架
- 4.2向量空间模型
- 4.3基于语义的内容相似度
- 第五章
- 5.1基于约束的推荐
- 5.2基于效用的推荐
- 第六章
- 6.1混合推荐简介
- 6.2理论依据与方法分类
- 6.3并行式混合推荐
- 6.4串行式混合推荐
- 6.5整体式混合推荐
- 第七章
- 7.1评测视角与实验方法
- 7.2评分预测评价指标
- 7.3 Top-N推荐评价指标
- 7.4公开实验数据集
第一章
1.1推荐系统意义与价值
略
1.2推荐系统历史与框架








1.3推荐算法分类

下面介绍基于算法思想的算法

相同人口过多,效果不好

推荐结果过于线性,用户的喜好会随着时间以及其他一些因素改变,推荐效果不好

会发觉除新的物品c来推荐,效果较好,但是此类算法依赖历史条件信息,对于新注册的用户效果不好,即冷启动问题,如下


依赖于专业知识,效果不好

下面介绍基于应用问题的推荐算法

第二章
2.1协同过滤的基本思想与分类





2.2基于用户的协同过滤


例题:




从推荐系统角度来看




2.3基于项目的协同过滤
2.4基于邻域的评分预测
2.5基于二部图的协同过滤
第三章
3.1基于关联规则的推荐
3.2基于矩阵分解的评分预测
3.3概率矩阵分解框架
3.4基于矩阵分解的Top-N推荐
第四章
4.1基于内容推荐的系统框架
4.2向量空间模型
4.3基于语义的内容相似度
第五章
5.1基于约束的推荐
5.2基于效用的推荐
第六章
6.1混合推荐简介
6.2理论依据与方法分类
6.3并行式混合推荐
6.4串行式混合推荐
6.5整体式混合推荐
第七章
7.1评测视角与实验方法
7.2评分预测评价指标
7.3 Top-N推荐评价指标
7.4公开实验数据集
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