個性化推薦系統(tǒng)中相似度計算的優(yōu)化
大?。?/span>1.46 MB 人氣： 2017-12-07 需要積分：2
個性化推薦系統(tǒng)能夠比較有效的解決我們獲取信息時遇到的信息過載問題，發(fā)展至今產(chǎn)生了許多經(jīng)典的推薦算法，其中最成熟應(yīng)用最為廣泛的是協(xié)同過濾算法。相似度的準確計算在協(xié)同過濾算法中起到了非常重要的作用，為了進一步提高推薦系統(tǒng)的推薦準確率，本文對相似度計算方法進行了研究。通過項目相似度和評分差異性對計算結(jié)果影響的大小，計算時給予不同的權(quán)重，并在MovieLens上對推薦結(jié)果進行預(yù)測，試驗結(jié)果顯示，MAE值降低了2.5%，優(yōu)化后的相似度計算方法可以提高個性化推薦系統(tǒng)的推薦準確率。
?
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
個性化推薦系統(tǒng)中相似度計算的優(yōu)化下載
相關(guān)電子資料下載
- 生成式推薦系統(tǒng)與京東聯(lián)盟廣告-綜述與應(yīng)用 192
- 適配器微調(diào)在推薦任務(wù)中的幾個關(guān)鍵因素 287
- TikTok的推薦系統(tǒng)為什么這么好？ 295
- 圖像相似度分析——相似度算法 1212
- 基于人工智能算法的推薦系統(tǒng)原理及優(yōu)勢 1632
- 從ID-based到LLM-based：可遷移推薦系統(tǒng)發(fā)展 505
- 如何搭建高效推薦系統(tǒng)？用Milvus和NVIDIA Merlin搭建高效推薦系統(tǒng) 751
- NVIDIA AI Enterprise 加速 LLM 與推薦系統(tǒng)開發(fā)在線研討會 349
- 英特爾? AMX 加速AI推理性能，助阿里電商推薦系統(tǒng)成功應(yīng)對峰值負載壓力 387
- PyTorch教程-21.1. 推薦系統(tǒng)概述 437