這些推薦演算法極大地便捷了我們的生活，身為乙個學習機器學習的同學，怎麼能不關注一下推薦演算法呢？
綠圈表示這是一類愛情電影，紅圈表示這是動作電影，由以上資料可以看出，前兩位使用者對愛情片可能感興趣，而後兩位使用者對動作片可能感興趣。基於此，我們可以用類似於線性回歸的方法去**沒有看過此電影的使用者可能對此電影的評分，在用這種方法之前，我們需要先求出每個電影的特徵：
之後，具體的方法如下：
與線性回歸有一點點的區別就是它被省略了 1/m。這是對乙個使用者進行**，要考慮到所有的使用者，就要進行求和：
之後再進行梯度下降等一系列操作。。。最終就能得到乙個基於內容的推薦演算法了。
基於內容的推薦
基於內容的資訊推薦方法的理論依據主要來自於資訊檢索和資訊過濾 啟發式的方法就是使用者憑藉經驗來定義相關的計算公式，然後再根據公式的計算結果和實際的結果進行驗證，然後再不斷的是修改公式以達到最終目的。而對於模型的方法就是根據以往的資料作為資料集，然後根據這個資料集來學習出乙個模型。一般的推薦系統中運用...
基於內容的電影推薦 使用者畫像
使用者畫像構建步驟 使用者畫像建立import pandas as pd import numpy as np from gensim.models import tfidfmodel from functools import reduce import collections from ppri...
推薦系統基礎演算法之基於內容的推薦演算法
基於內容的推薦方法的優點是 基於內容的推薦方法的缺點是 1.特徵 內容 提取，提取每個待推薦物品的特徵 內容屬性 例如電影 書籍 商品的分類標籤等。這些特徵往往分為兩種 結構化的特徵和非結構化的特徵。所謂結構化特徵就是特徵的取值限定在某個區間範圍內，並且可以按照定長的格式來表示。例如，電影類別特徵，...