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movie-recommendation-system:使用TensorFlow 2.1构建基于贝叶斯个性化推荐的推荐系统-源码
电影推荐系统 每个城市有数百家餐厅,数千部电影和数百万其他高质量的产品,个性化推荐可以帮助我们节省大量时间。 推荐系统(RS)已成为我们时代的无处不在的服务。 在这个项目中,我将考虑如何使用贝叶斯个性化排名构建推荐系统。 隐式反馈的贝叶斯个性化排名 通常,对于给定的用户项目互动(例如得分),我们没有明确的反馈。 为了解决这个问题,开发了贝叶斯个性化排名的特殊方法。 如果我们假设与用户互动的商品是正面示例,则我们无法确定所有其他商品对特定用户都是负面的。 但是,我们仍然可以假设没有交互作用的项目
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:106kb
提供者:
weixin_42116713