大白话学懂利用Python构建推荐系统(提供配套资料)

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老师介绍

  • 徐老师

    徐老师

    多年开发和教学经验,技术全才。精通Java,大数据,Python等编程语言和技术框架; 授课10年,被学生称为顶尖高手! 讲课特点: 全部干货,拒绝忽悠,拒绝废话,上来就干! 庖丁解牛,剥茧抽丝,行云流水,大彻大悟,让你听课听到兴奋!
简  介 现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西。
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现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西。

  为帮用户高效挑选商品,电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略。

  推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法。协同过滤法基于用户对商品的评价信息来产生推荐,是用大众的智慧来推荐内容。相比之下,基于内容推荐系统关注的是商品的属性,基于它们之间的相似度给你推荐。

  大体上,协同过滤(CF)是推荐引擎工作的是主力。这一算法有一个很有趣的特点,它能够自主学习,这意味着它能够开始学习哪些特点能为己所用。协同过滤又可分为基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。在此教程中,我们将使用Python来进行推荐系统的实现,让您能对照教程掌握推荐系统的精髓。

* 课程提供者:北京思无限科技有限责任公司

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