深度學習推薦系統-----1

推薦系統進化之路 傳統推薦模型的演化關係圖     傳統推薦模型的發展主要由以下幾部分組成 1，協同過濾算法族：僅利用用戶和物品之間的顯示或隱式反饋信息，包括基於用戶的協同過濾（UserCF)，基於物品的協同過濾（ItemCF)，矩陣分解模型(MF)，以及衍生出的各個矩陣分解模型的分支 2，邏輯迴歸族：邏輯迴歸能夠利用和融合更多的用戶、物品以及上下文特徵。從LR模型衍生出的模型，包括增強了非線性能

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