發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖南
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2018-10-19——請(qǐng)求方法
常見的請(qǐng)求方法有兩種：GET和POST GET和POST請(qǐng)求方法有如下區(qū)別： ①GET請(qǐng)求中的參數(shù)包含著URL里面肌稻，數(shù)據(jù)可以在URL中看到壮啊，而P...
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2018-10-17——推薦系統(tǒng)架構(gòu)根據(jù)上面的抽象，可以設(shè)計(jì)一種基于特征的推薦系統(tǒng)架構(gòu)寞冯。當(dāng)用戶到來之后，推薦系統(tǒng)需要為用戶生成特征床绪，然后對(duì)每個(gè)特征找到和特征相關(guān)的物品婆廊，從而最終生成...
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2018-10-17——基于社交網(wǎng)絡(luò)圖的好友推薦對(duì)于用戶 u 和用戶 v ，我們可以用共同好友比例計(jì)算他們的相似度： 下面的代碼實(shí)現(xiàn)了這種相似度： w out(u,v) 公式中 out(u) ...
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2018-10-17——基于領(lǐng)域的社會(huì)化推薦算法
我們想到的最簡(jiǎn)單算法是給用戶推薦好友喜歡的物品集合溺森。即用戶 u 對(duì)物品 i 的興趣 p ui 可以通過如下公式計(jì)算慕爬。 其中 out(u) 是用戶...
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2018-10-15——時(shí)間上下文推薦算法1.最近最熱門 給定時(shí)間T，物品i最近的流行度ni(T)可以定義為： 這里儿惫，α是時(shí)間衰減函數(shù)澡罚。 下面的python代碼實(shí)現(xiàn)了上面的計(jì)算公式： 2...
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2018-10-04——選擇合適的物品啟動(dòng)用戶的興趣
首先，給定一群用戶肾请，用這群用戶對(duì)物品評(píng)分的方差度量這群用戶興趣的一致程度留搔。如果方差很大，說明這一群用戶的興趣不太一致铛铁，反之則說明這群用戶的興趣比...
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2018-10-03——物品相似度的歸一化
如果已經(jīng)得到了物品相似度矩陣 w 隔显，那么可以用如下公式得到歸一化之后的相似度矩陣 w' ：
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2018-10-03——用戶活躍度對(duì)物品相似度的影響活躍用戶對(duì)物品相似度的貢獻(xiàn)應(yīng)該小于不活躍的用戶，增加 IUF參數(shù)來修正物品相似度的計(jì)算公式： 為了避免相似度矩陣過于稠密饵逐，我們?cè)趯?shí)際計(jì)算中一般直...