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算法评估
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1.个性化召回
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用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈行为（implicit feedback）
隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为。最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏览行为。
按照反馈的明确性分，用户行为数据可以分为显性反馈和隐性反馈，但按照反馈的方向分，
又可以分为正反馈和负反馈。正反馈指用户的行为倾向于指用户喜欢该物品，而负反馈指用户的
行为倾向于指用户不喜欢该物品。在显性反馈中，很容易区分一个用户行为是正反馈还是负反馈，
而在隐性反馈行为中，就相对比较难以确定。
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P55
1 .1 LFM (latent factor model )
协同算法
矩阵分解算法的一种
LFM 应用
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正则化防止过拟合
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CF？？？算法
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热度推荐算法和个性化推荐算法 http://www.365yg.com/group/644431113999569...
分享下对几款个性化推荐资讯产品的看法 首先简单介绍下个性化推荐算法与推荐系统 常用的推荐算法是基于用户的协调过滤、...
本文共计2960字，预计阅读时长十分钟 推荐算法(一)--CB算法 一、推荐的本质 推荐分为非个性化和个性化，非个...
摘要：个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。本文介绍...
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摘要 0 引言 1 为什么需要个性化推荐 2 大数据个性化推荐技术2.1大数据处理技术2.2 推荐算法2.2.1 ...
通过一张图了解流行的个性化推荐算法有哪些优缺点及适用的领域。 我使用脑图的形式整理了现在流行的个性化推荐算法，包括...
本文标题：个性化推荐算法
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