3回答
SaaS推荐引擎
、、
我在找一家媒体公司的推荐引擎。它应该处理新闻文章，分类产品，网络商店产品，上市门户的条目。应可采用下列方法：
如果这一建议可以在类别、日
浏览 13提问于2013-12-06得票数 4
2回答
我上过，所以我觉得我对机器学习技术有一个很好的基本理解。我知道，并将阅读有关获胜者的信息。
在亚马逊的系统上有没有什么好的资料？他们的方法似乎非常有效。他们的方法是保密的吗？有没有人收集过关于推荐系统的重要文章？或者是各种系统使用的重要方法的摘要/wiki？
浏览 1提问于2012-07-01得票数 2
2回答
使用基于协同过滤的推荐使用机器学习方法和基于图的方法的优缺点是什么？user_name、user_location、user_company_name、product_name、product_price、product_ingredients)，并希望根据来自同一地点的其他用户、公司正在购买的产品、根据产品价格、成分等向用户推荐产品。如何确定其中哪一个适合于给定的用例？我想评估N
浏览 0提问于2015-11-04得票数 0
6回答
这些App基本都有给用户推荐音乐的功能，总能在不经意间听到惊艳自己的音乐。这些歌单是有音乐团队精心定制推送给用户吗？还是来源于哪里呢？这些音乐推荐的工作原理又是什么？
浏览 1495提问于2018-03-22
1回答
我有一个数据集，里面有发给大学生的书的记录。学生系这本书的详细内容包括书名、作者和出版商。学生的详细资料包括姓名、批次、性别及系
我想建立一个推荐引擎，根据学生过去的活动向他们推荐书籍。我不知道从哪里开始。你能建议一些资源来实现这一点吗？这是一个大学项目，我以前没有这方面的经验。
浏览 0提问于2022-07-14得票数 0
我知道可以使用基于项目的协作过滤来做“谁买了这个项目也买了”类型的推荐。我的问题是，我们如何使用矩阵分解(MF)来做到这一点。一种可能的解决方案可能是使用MF学习项目特征，然后基于这些特征计算项目的相似度。但这不是“纯MF"，我的意思是，最终我仍然需要计算所有项目特征对之间的相似度，这需要$O(n^2)$时间。有什么想法吗？
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
2回答
我正在寻找推荐系统为我的应用程序，推荐专辑的基础上用户购买的历史。我发现了一些系统/算法，比如协同过滤(基于用户/项目/模型/混合)。哪一个最适合我的应用程序？或者你能给我一些更好的解决方案吗？
浏览 0提问于2019-11-28得票数 0
1回答
数据不一致
、、
我有客户档案和共同基金的数据集，现在的问题是有大量的不同的共同基金可供使用，根据历史，我可以看到对于某些类型的客户档案，有20多个不同的基金被建议了？现在我不知道我应该用哪种算法来为某些客户提供最推荐的资金？
浏览 0提问于2017-07-25得票数 -1
回答已采纳
2回答
所以，我正在集思广益地想出一个推荐项目的算法，我喜欢亚马逊的算法，它有“购买此产品的客户也购买了”和“相关的”推荐部分。我猜前者是基于销售数据，而另一个是基于目录数据，如类别、属性等。有人知道亚马逊或其他类似的大型零售公司是如何将这些推荐产品放到他们的产品页面上的吗？它是动态完成的，还是按一定的时间间隔完成的？我不能决定现在应该用哪种方式。我倾向于后者，因为算法可
浏览 0提问于2012-06-13得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个关于表单中特定项目的用户首选项的数据：1, 75, 0.89 2, 99, 0.3213, 31, 0.012 println(sortedSims.slice(1,recNumber+1).mkS
浏览 2提问于2016-07-12得票数 2
1回答
我最近研究了很多推荐算法(主要是协同过滤)，我发现了很多基于特定用户或项目推荐项目的答案(这是我想做的一部分，所以这是可行的)。我还想发送一些个性化的电子邮件，这意味着给定一封包含特定产品的电子邮件，选择一组用户来发送该电子邮件。
做这件事最好的方法/算法是什么？
浏览 0提问于2011-05-24得票数 2
1回答
基于协同过滤项的推荐系统精度
、、、、
我想找个方法来知道我的推荐系统的准确性。我使用的方法是基于用户X电影矩阵(其中的内容是给定用户对给定电影的评分)创建一个KNN模型。基于这个模型，我有一个函数，我可以输入一个电影标题，它返回给我的K更类似的电影，我用来作为输入。有了这一点，我不知道如何衡量我的模型是否准确，以及所放映的电影是否真的与我用作输入的电影相似。这里是我使用的数据集的一个
浏览 9提问于2021-07-12得票数 0
回答已采纳
4回答
最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？目前手机资讯app推荐的是挺精准的，但是总感觉推荐的有些过于单调了，我每天都只能看到同样的推荐内容，又该如何改进呢？
浏览 4379提问于2018-03-22
1回答
我是推荐系统的新手，正在尝试理解标准协同过滤(CF)和LightFM等混合方法之间的根本区别。根据我在网上的研究，大多数提到的混合方法都结合了CF和基于内容的方法。但从矩阵/数学的角度来看，LightFM也学习项目-用户交互嵌入，就像CF一样。它们有什么不同？ 非常感谢你提前这么做。
浏览 13提问于2020-03-24得票数 0
6回答
我很好奇有什么方法/途径来克服“冷启动”问题，即当一个新用户或一个项目进入系统时，由于缺乏关于这个新实体的信息，做出推荐是一个问题。
我可以考虑做一些基于预测的推荐(比如性别、国籍等等)。
浏览 3提问于2010-01-03得票数 5
回答已采纳
4回答
C++中的协同过滤库
、、、
你们中有谁知道一些很好的特定库，其中包含专门针对协作过滤/推荐系统的通用算法的实现，这些算法是用C++编写的
所以就像机器学习库一样，只是它是专门针对协同过滤和/或推荐系统的
浏览 0提问于2011-05-09得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
