DNN個性化推薦模型

  1 推薦技術      1）協同過濾：                （1）基於user的協同過濾：根據歷史日誌中用戶年齡，性別，行爲，偏好等特徵計算user之間的類似度，根據類似user對item的評分推薦item。缺點：新用戶冷啓動問題和數據稀疏不能找到置信的類似用戶進行推薦。                （2）基於item的協同過濾：根據item維度的特徵計算item之間的類似度，推薦

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