推薦系統之基於TF-IDF的特徵提取推薦案例
基於ml-latest-small的基於TF-IDF的特徵提取 基於內容推薦流程 基於內容推薦流程 建立物品畫像 數據來源：用戶打tag 和 電影的分類值 根據tf-idf的結果 爲每部電影篩選出top-n（td-idf較大）個關鍵詞 電影id-關鍵詞-關鍵詞權重 建立倒排索引 通過關鍵詞找到電影 遍歷 電影id-關鍵詞-關鍵詞權重 讀取每一個關鍵詞，用關鍵詞作爲key [(關鍵詞對應電影id，t
相關文章
- 1. 推薦系統之基於word2Vec的推薦案例
- 2. 推薦算法：基於特徵的推薦算法
- 3. 基於對象特徵的推薦
- 4. 《推薦系統》基於標籤的用戶推薦系統
- 5. 推薦系統筆記4、基於內容的推薦系統
- 6. 【推薦系統】基於內容的推薦系統和基於知識的推薦系統
- 7. 基於Spark的大規模推薦系統特徵工程
- 8. 推薦系統特徵工程技巧
- 9. 推薦系統之--- 推薦系統實例
- 10. 基於sklearn tfidf提取特徵
- 更多相關文章...
- • Scala Trait(特徵) - Scala教程
- • 系統定義的TypeHandler - MyBatis教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章