大数据之推荐系统原理和数据结构算法入门教程

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简  介 推荐系统的几种算法和实现原理剖析,以及常见的几种数据结构和算法知识学习,这些都是开发者必须熟悉的知识点,通过本课程的学习让你对这些知识有一个深刻的认知过程。
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推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

推荐指标
-------------
    1.用户满意度
        在线实验或者问卷.
    2.预测准确度
        通过测试数据计算得到。
    3.覆盖率
        推荐商品数 / 总商品数.
        评定发掘长尾(longtail)的能力。
    4.多样性
        能够覆盖用户多种的兴趣领域。
    5.新颖性
        使用推荐结果的平均流行度。
        商品 : 流行度
        用户 : 活跃度
        满意但仍在意料中.
    6.惊喜度
        满意,出乎意料 , 推荐的商品和交互过的商品不相似程度很高。
    7.信任度
        问卷调查得到.
    8.健壮性
        抗作弊能力。

推荐系统的几种算法和实现原理剖析,以及常见的几种数据结构和算法知识学习,这些都是开发者必须熟悉的知识点,通过课程节的学习让你对这些知识有一个深刻的认知过程。

 

* 课程提供者:北京思无限科技有限责任公司