可分为基于用户行为的推荐算法和基于内容的推荐算法。基于用户行为数据的推荐算法一般称为协同过滤算法，主要方法有基于邻域的方法、隐语义模型、基于图的随机游走算法等。余弦相似度 cosine、均方差相似度 msd、皮尔逊相关系数 pearson、基线皮尔逊相关系
数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。机器学习在计算广告，推荐系统这些价值上千亿美元的应用中起到的作用越来越大，创造的价值也越来越大。但是越来越大的数据规模也给机器学习带来了很多挑战。最大的挑战就是庞大的数据量使得对计算资源的需
安科网(Ancii)，中国第一极客网
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号