3.计算准确率-召回率-覆盖率-多样性
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适合人群
对大数据有所了解,有一定编程基础
你将会学到
图文解析,原理剖析,逐步深入的方式对推荐系统进行讲授,让学员知其然知其所以然。
课程简介
本课程授课老师
徐培成老师先后在软件公司人软件工程师、系统分析师、项目经理、软件架构师,主持开发了大产权交易系统,异构数据库协同系统、电信资源管理系统、互联网综合性调查等系统,对java技术、大数据(hadoop、storm、spark)、Python、机器学习、数据库技术、互联网应用、远程通信、网络编程、分布式应用、高可用性计算机网络集群等技术有着丰富的实战经验和深厚的技术功底。
在大家平时生活中一定也遇到过不少类似的事情,常见的当然就是在大家网上购物时的了,当你搜索一个物品或者点赞一个抖音之后,系统便会给你推荐相关物品或者同类型的抖音短视频,也就是“可能感兴趣的物品和视频”,通过推荐系统的计算,顾客不需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品,商家也可以用更低的成本将自己的产品更精准的推送到用户面前。推荐系统在电商网站、新闻网站、电影和视频、音乐、社交网络、广告等领域已经得到了广泛的应用,其作用越来越受到重视。
在推荐中,又分为大众化推荐、差异化推荐、个性化推荐;大众化推荐,顾名思义是对大众进行推荐的,其主要是推荐一些热销产品,精品等;而差异化推荐则会通过用户的浏览记录、购买记录这些来进行推荐;个性化推荐,就会根据用户的个人偏好了。
通过4天的时间让学员学习推荐系统原理和对实时推荐的改造,让学员学习大数据推荐系统的精髓。
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- 第一章 推荐系统day01
- 1-1试看 01.pyspark-Hive-udf问题(有问题)26:16
- 1-202.推荐系统概念 rmse-mae49:08
- 1-303.推荐系统概念 术语算法实现43:05
- 1-404.推荐系统概念 覆盖率18:05
- 1-505.商品流行度 相对流行度-信息熵01:00:32
- 1-606.商品流行度 商品基尼系数48:22
- 1-707.商品流行度 推荐列表多样性-整体多样性32:41
- 1-808.相似度算法 jaacard和余弦相似度01:00:55
- 1-909.用户相似度计算 userCF57:15
- 1-1010.所有用户相似度的计算24:08
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