当前位置: 首页 > news >正文

推荐系统召回算法

推荐系统召回算法

  • 召回算法
    • UserCF
    • ItemCF
    • Swing
    • 矩阵分解

召回算法

基于协同过滤的召回算法主要是应用在推荐环节的早期阶段,大致可以分为基于用户、基于物品的。两者各有优劣,优点是具有较好的可解释性,缺点是对于稀疏的交互矩阵,效果较差。无法挖掘用户和物品的深层关联。Swing算法虽然挖掘了用户和物品的关联网络,但是仍然是浅层的分析。基于矩阵分解SVD的算法一定程度解决了这个问题,通过将整个矩阵分解为用户和物品各自的向量,不仅解决了挖掘深度的问题,还可以融入属性信息

UserCF

ItemCF

Swing

矩阵分解

http://www.lryc.cn/news/535966.html

相关文章:

  • Python基础(上)
  • 【DuodooBMS】给PDF附件加“受控”水印的完整Python实现
  • 【虚幻引擎UE】UE4.23到UE5.5的核心功能变化
  • 阿里云《AI 剧本生成与动画创作》解决方案技术评测
  • commons-io 包 IOUtils、FileUtils、FilenameUtils
  • JavaScript 加密技术全面指南
  • 【笔记】deep-seek wechat项目
  • FloodFill算法——搜索算法
  • H5接入支付宝手机网站支付并实现
  • 基于SpringBoot+uniapp的在线办公小程序+LW示例参考
  • 文章精读篇——OMG-LLaVA
  • 两个同一对象targetList和 sourceList 去重
  • 软件开发 | GitHub企业版常见问题解读
  • Docker 网络的配置与管理
  • 新手自学:如何用gromacs对简单分子复合物进行伞形采样
  • 力扣第一题 哈希解法 O(n)时间复杂度
  • elementui: el-dialog的header设置样式不生效
  • libpcap 的使用
  • ArcGISPro AA表O_Name字段 内容 复制到BB表BB字段里
  • 2.5 使用注解进行单元测试详解
  • 当没有OpenGL时,Skia如何绘制?
  • SaaS+AI应用架构:业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统
  • Go 语言中如何高效地处理集合
  • 布隆过滤器到底是什么东西?它有什么用
  • 【数据结构初阶第十节】队列(详解+附源码)
  • 沪深300股指期权能对股指期货进行完全套保吗?
  • JAVA学习第三天
  • win11电脑其他WiFi可以连,只有一个WiFi连不上
  • leetcode_1760 袋子里最少数目的球
  • Python 面向对象的三大特征