Matrix_factorization
摘要：1 import numpy as np 2 3 4 class matrix_factorization(): 5 def __init__(self,data:np.ndarray,numOfFeatures=2) -> None: 6 self.data = data 7 self.numOf
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posted @ 2023-05-26 11:27
文章分类 - 推荐算法随记
中文分词
摘要：1.通过概率，中文词之间没有空格，所以实现中文搜索引擎，比英文多了一项分词的任务。 2.不同词在不同环境中表达的意思是不同的。 3.最常见的分词方法是基于词典匹配：最大长度查找（前向查找，后向查找 准确率会更高一些）。 4.Trie树常用于加速分词查找词典问题。（正向，反向） 5.切分词图。 6.P
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posted @ 2023-05-21 14:21
协同过滤user_cf、item_cf
摘要：1.推荐引擎/召回/match 》物品候选集 》过滤(业务需求、规则，不同策略的去重) 》排序（保证公平性） 》策略（增加解释性） 》推荐列表 【代码】 1.将训练数据存入到字典中，dict = {user_id1:{item_id1:score...}, user_id2:{item_id2:sc
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posted @ 2023-05-19 23:14
tf*idf、lcs
摘要：#tf*idf 1 import os 2 import math 3 4 file_path = './allfiles' 5 # print(os.listdir(file_path)) 6 stop_list = set() 7 with open('stop_list.txt', 'r',
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posted @ 2023-05-19 14:44
