“第三十五章 推荐算法”版本间的差异

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* 推荐系统 [https://item.jd.com/12405776.html]
 
* 推荐系统 [https://item.jd.com/12405776.html]
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* Dai H, Wang Y, Trivedi R, et al. Deep coevolutionary network: Embedding user and item features for recommendation[J]. arXiv preprint arXiv:1609.03675, 2016.[https://arxiv.org/pdf/1609.03675.pdf]
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* Barkan O, Koenigstein N. Item2vec: neural item embedding for collaborative filtering[C]//2016 IEEE 26th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP). IEEE, 2016: 1-6.

2022年8月27日 (六) 08:56的版本

教学资料


扩展阅读

  • AI100问：人工智能如何杀熟？[AI-100-60-人工智能如何杀熟.pdf]
  • 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]
  • 【智库研究】沈艳：“大数据杀熟” 可有解药？[6]
  • 知乎：大数据杀熟是什么？ [7]
  • 人民网：大数据杀熟，毁的是互联网经济的未来 [8]
  • 人民网：算法推荐出现乱象 我们需要什么样的“算法”？[9]

视频展示

  • 贪心学院：基于协同过滤的推荐系统 [10]


演示链接

  • Realtime collaborative filter [11]
  • 新闻网页中的推荐内容 [12]

开发者资源

  • Recommenders [13]
  • Simple example of recommendation (python notebook) [14]
  • A simple tutorial for recommendation system [15]


高级读者

  • 推荐系统 [16]
  • Barkan O, Koenigstein N. Item2vec: neural item embedding for collaborative filtering[C]//2016 IEEE 26th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP). IEEE, 2016: 1-6.
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