发简信
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2018-10-19——请求方法
常见的请求方法有两种：GET和POST GET和POST请求方法有如下区别： ①GET请求中的参数包含着URL里面，数据可以在URL中看到，而P...
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2018-10-17——推荐系统架构根据上面的抽象，可以设计一种基于特征的推荐系统架构。当用户到来之后，推荐系统需要为用户生成特征，然后对每个特征找到和特征相关的物品，从而最终生成...
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2018-10-17——基于社交网络图的好友推荐对于用户 u 和用户 v ，我们可以用共同好友比例计算他们的相似度： 下面的代码实现了这种相似度： w out(u,v) 公式中 out(u) ...
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2018-10-17——基于领域的社会化推荐算法
我们想到的最简单算法是给用户推荐好友喜欢的物品集合。即用户 u 对物品 i 的兴趣 p ui 可以通过如下公式计算。 其中 out(u) 是用户...
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2018-10-15——时间上下文推荐算法1.最近最热门 给定时间T，物品i最近的流行度ni(T)可以定义为： 这里，α是时间衰减函数。 下面的python代码实现了上面的计算公式： 2...
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2018-10-04——选择合适的物品启动用户的兴趣
首先，给定一群用户，用这群用户对物品评分的方差度量这群用户兴趣的一致程度。如果方差很大，说明这一群用户的兴趣不太一致，反之则说明这群用户的兴趣比...
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2018-10-03——物品相似度的归一化
如果已经得到了物品相似度矩阵 w ，那么可以用如下公式得到归一化之后的相似度矩阵 w' ：
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2018-10-03——用户活跃度对物品相似度的影响活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户，增加 IUF参数来修正物品相似度的计算公式： 为了避免相似度矩阵过于稠密，我们在实际计算中一般直...