推荐算法

发布时间:2016-08-04  栏目:广告及推荐算法  评论:0 Comments

  1. 基于内容的推荐算法

2. 协同过滤推荐算法

(1) 基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)

(2) 基于Item的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)

(3) Model-based collaborative filtering,包括Aspect Model,pLSA,LDA,聚类,SVD,Matrix Factorization等,这种方法训练过程比较长,但是训练完成后,推荐过程比较快。

3. 基于知识的推荐算法

4. 基于规则的推荐

5. 基于人口统计信息的推荐

6. 混合推荐算法

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关于自己

杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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