“第三十五章 推荐算法”版本间的差异
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* Ilya Katsov, Customer2Vec: Representation learning for customer analytics and personalization [https://blog.griddynamics.com/customer2vec-representation-learning-and-automl-for-customer-analytics-and-personalization/] | * Ilya Katsov, Customer2Vec: Representation learning for customer analytics and personalization [https://blog.griddynamics.com/customer2vec-representation-learning-and-automl-for-customer-analytics-and-personalization/] | ||
| + | * AI100问：人工智能如何杀熟？[AI-100-60-人工智能如何杀熟.pdf] | ||
*【智库研究】沈艳：“大数据杀熟” 可有解药？[http://www.china.com.cn/opinion/think/2021-11/03/content_77848372.htm] | *【智库研究】沈艳：“大数据杀熟” 可有解药？[http://www.china.com.cn/opinion/think/2021-11/03/content_77848372.htm] | ||
* 知乎：大数据杀熟是什么？ [https://zhuanlan.zhihu.com/p/128561235] | * 知乎：大数据杀熟是什么？ [https://zhuanlan.zhihu.com/p/128561235] | ||
2022年8月20日 (六) 08:11的版本
教学资料
扩展阅读
- 知乎：什么是推荐系统 [2]
- 零基础科普：4种简单推荐算法背后的原理 [3]
- 维基百科：协同过滤[4][5]
- Ilya Katsov, Customer2Vec: Representation learning for customer analytics and personalization [6]
- AI100问：人工智能如何杀熟？[AI-100-60-人工智能如何杀熟.pdf]
- 【智库研究】沈艳：“大数据杀熟” 可有解药？[7]
- 知乎：大数据杀熟是什么？ [8]
- 人民网：大数据杀熟，毁的是互联网经济的未来 [9]
- 人民网：算法推荐出现乱象 我们需要什么样的“算法”？[10]
视频展示
- 贪心学院：基于协同过滤的推荐系统 [11]
演示链接
开发者资源
- Recommenders [14]
- Simple example of recommendation (python notebook) [15]
- A simple tutorial for recommendation system [16]
高级读者
- 推荐系统 [17]
