本文通過知識圖譜/圖來對推薦系統的作用和本質進行解釋。首先我們將萬事萬物抽象成節點和邊的集合，其中節點對應於乙個乙個的實體，人，商品之類的。邊就是實體之間的關係，朋友，喜歡之類的。而這種點和邊的集合我們稱之為知識圖譜或者說圖。
推薦的本質呢就是找到上述所說的圖中還未建立關係但存在建立關係的可能的節點，並幫其建立關係。所謂還沒建立關係在圖中是指兩個節點之間沒有邊相連。存在建立關係的可能是指如果兩個節點遇見了那麼就會建立關係。通過乙個例子來講呢就是說，a是型別b，喜歡型別c，d是型別c喜歡型別b，但a和d無法相見，推薦系統要做的就是讓ad相見。
推薦演算法的本質就是乙個函式f(a,b) => c，意思就是傳入兩個節點，返回兩個節點之間的相似度。相似度的計算有兩種方式。回到之間所說的圖，對於圖中的乙個節點a，a節點有屬性和關係兩種資訊，舉個例子來說就是乙個人有身高體重等屬性資訊，也有朋友，喜好等關係資訊。其中關係就是邊，而關係資訊就是邊+邊對應的節點。當我們基於節點的屬性計算相似度時就是基於內容的推薦(content-based filtering), 當我們基於節點的關係資訊計算相似度時就是協同過濾（collaborative filtering），運用集體智慧型。
推薦演算法 推薦系統的評估
其中 ep 是測試資料集合 rs ua i ualu lu u 待推薦的列表大小 離線測試，使用者 u在測試集中影片數量 未打分的影片數量 iu a 是 影片 a 在使用者推薦列表中的排名ap x i 1x pre dict ioni ch ange inre call i ap 2 p redi ...
轉推薦演算法 基於矩陣分解的推薦演算法
其中，u1 u5 表示的是5 個不同的使用者，d1 d4 表示的是4 個不同的商品，這樣便構成了使用者 商品矩陣，在該矩陣中，有使用者對每一件商品的打分，其中 表示的是使用者未對該商品進行打分。在推薦系統中有一類問題是對未打分的商品進行評分的 目前推薦系統中用的最多的就是矩陣分解方法，在netfli...
python推薦演算法課程 推薦系統演算法的基本思路
注意 2.本課程的核心目的是協助學員學習具體業務場景下的解決方案，為降低學員學習難度，課程中均盡量使用簡明易懂的 進行資料整理和模型實現，沒有出現任何晦澀高深的 並盡量基於pandas sklearn等標準包介面程式設計。故此希望看到筆者在課程中炫技的各位程式設計高手請勿購買本系列課程。課程簡介 推...