基于用户的协同过滤推荐算法㈣有扩展性和稀疏性问题,在2001年,Sarwar等人提出了基于项目的协同过滤算法[351。其基本原理用户对项目进行喜好评分,根据这些评分计算项目之间的相似度,把相似的项目推荐给用户。原理如图1所示。 从图1中可以看出学生A对图书1和图书,3感兴趣,学生B对图书1、图书2和图书3感兴趣,学生C对图书...
1) 基于内容的推荐算法:该算法的基本思想是根据用户的借阅历史记录, 分析借阅书籍, 提取用户标签数据, 然后将用户标签和图书标签进行匹配, 观察匹配程度, 选取前N本图书, 生成图书推荐列表。 2) 协同过滤推荐算法:该算法在基于内容的推荐算法上进一步改进, 加入相似度概念, 考虑有着相似兴趣爱好的读者对用户的影响。
1.根据中图法将图书进行首次切分(全部图书体量很大没法直接建立整体矩阵)2.每个分类根据图书特征(标题和主题词)建立相似度矩阵【可以在albert的基础上使用词向量的余弦相似度算法计算权值】3.用户点击后进行推荐(根据最近浏览和最多浏览进行综合推荐)4.流程图5.实现示
今天推荐一本看上去跟人力资源没什么关系的书,叫做《未来算法》,我想你也猜到了,我说看上去没关系,肯定是要说有关系~~未来的世界, 必然是人与机器人共存的世界,机器人也必将成为HR管理范畴的一部分,拥有AI…
作者是牛津大学的一名数学家,从数学的视角,生动讲述了 AI 与围棋、绘画、音乐、写作等多个艺术创造领域的故事,阐述了 AI 与艺术创造的关系0 0 发表评论 发表 作者最近动态 春日有约出发啦 2025-02-06 后悔没早买!这款乳胶枕让我睡得太舒服了 ...全文 +4 春日有约出发啦 2025-02-06 2024年必买的四款...
麦家的《人间信》、余华的《十八岁出门远行》、庆山的《一次旅行》等新书或再版书在抖音首发;《人民文学》《收获》等杂志直播“出圈”,销量同比增长124%。可以说,推荐算法为图书销售增长、全民阅读普及增添了新动力。
《算法详解(卷4)——NP-Hard问题算法》是该系列图书的最后一卷,专注于NP-Hard问题的识别与处理技巧。全书分为6章,详细探讨了快速鉴别NP-Hard问题的方法,并深入研究了处理NP问题的多种算法工具。为了加强读者的实践能力和检验学习效果,每章都配备了小测验和章末习题。这本书不仅仅提供了关于NP-Hard问题的系统认知...
协同过滤算法是一种基于用户或物品的行为和兴趣进行推荐的算法。在图书推荐中,协同过滤算法可以根据用户的历史借阅记录、浏览记录、购买记录等数据,分析用户的兴趣和偏好,然后根据其他用户的相似行为和兴趣进行推荐。基于协同过滤算法的图书推荐系统可以分为以下步骤:数据收集、用户行为分析、用户聚类、推荐生成和推荐评估。
【2024年初中信息科技全国优质课】安徽 喻晨亮《读你所“AI”——基于个性化推荐算法的图书推荐》, 视频播放量 151、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 信息科技教育, 作者简介 ,相关视频:【2024年初中信息科技全国优质课】安徽 董俊《