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推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身基于关联规则基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的。由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵。同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类,...

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    app小程序平台 2022-10-20

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    技术文档 2022-08-25

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    技术文档 2022-08-25

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    技术文档 2022-08-25

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    技术文档 2022-08-25

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