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個(gè)性化推薦算法實(shí)戰(zhàn)入門(mén)必修課

難度中級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí)24分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.37
14人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.4 內(nèi)容實(shí)用
9.1 簡(jiǎn)潔易懂
9.6 邏輯清晰

已采納回答 / David
print type(?sim_info[itemid])。debug一下。

已采納回答 / David
我是讓大家看懂這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),我難道還得窮舉出來(lái)嗎?真實(shí)系統(tǒng)itemid 好幾百萬(wàn),我光列這個(gè)itemid 就用好幾頁(yè)?

已采納回答 / David
明白你的意思了,這個(gè)地方你說(shuō)的重復(fù)是指的舉例,比如點(diǎn)擊了1,2,3 三個(gè)item,這三個(gè)item比如說(shuō)都推出了4這個(gè)item,對(duì)4這個(gè)item的得分應(yīng)該累加更妥當(dāng)。

已采納回答 / David
這里累加的意思是這樣的 舉例如下:我點(diǎn)擊了1,2兩個(gè)物品 因?yàn)?推出了3,4,5 因?yàn)?推出了4,7,8 那么在我們寫(xiě)推薦結(jié)果時(shí) 4是將1和2對(duì)他的得分累加起來(lái)。是這個(gè)意思。祝學(xué)習(xí)順利。

已采納回答 / David
您好,取了top幾個(gè)物品是由于有時(shí)效性,推薦過(guò)程中,我們不可能把用戶去年操作過(guò)的物品也拿過(guò)來(lái)做itemcf。因?yàn)殡S著時(shí)間推移??赡茉缫呀?jīng)不喜歡之前的物品了。所以召回過(guò)程中考慮到這一點(diǎn)。謝謝。

講師回答 / David
moive len數(shù)據(jù)集 開(kāi)源的。您百度一下 下一下就可以。下一個(gè)小的。謝謝您的觀看。

講師回答 / David
你打一下 print type(sim_info[itemid]) 看一下是什么type。debug一下。

講師回答 / David
您好,是在recom_result 裝載之前需要判斷一下itemid_j 是否是tmp_dict的key。謝謝您的問(wèn)題。原視頻代碼中好像這個(gè)地方有點(diǎn)問(wèn)題。

講師回答 / David
我看看找一個(gè)數(shù)據(jù)集的鏈接給你。代碼你就比著寫(xiě)寫(xiě)吧。哈哈

講師回答 / David
您計(jì)算的的user_sim這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里 沒(méi)有510這個(gè)user你可以加一下判斷。

講師回答 / David
直接網(wǎng)上搜moive lens數(shù)據(jù)集很好下載的。
課程須知
1、對(duì)高數(shù)公式的基本掌握,矩陣知識(shí)的大體了解。 2、對(duì)python編程語(yǔ)法的熟悉,常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的掌握。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1. 工業(yè)界個(gè)性化推薦算法的主流程與個(gè)性化推薦召回算法的主落地架構(gòu)。 2. 協(xié)同過(guò)濾的理論與代碼實(shí)戰(zhàn)。 3. 工業(yè)界對(duì)個(gè)性化推薦算法的在線離線評(píng)估。

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