推荐系统知识

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看视频做的一些笔记,视频在这里https://www.bilibili.com/video/av55181893?p=35



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依赖于历史数据,不适用于刚开始的产品。






缺点,用户行为收集需要收集。

上述综合起来。

评测指标








分为两类基于模型,基于近邻



通过表可以看出来,应该给cary推荐泰坦尼克号,他们两个看是电影比较类似,这里是基于近邻,基于近邻也分两大类,这里是基于用户的数据,用的是行为数据。那么那个是基于物品的呢,可以看竖着的一行,泰坦尼克号和阿甘正传比较相近










分为两个矩阵之后乘回去,得出来的就是预测出来的R,把一些没有评价的数据,进行了预测补齐了



因为相互耦合(相互产生了制约)
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因为求矩阵的逆比较难,所以也可以用别的方法。(我个人理解是,不是没个矩阵都有逆矩阵)

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