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用户网络行为画像_大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用 - 牛温佳 & 刘吉强 & 石川等
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6.3 基于记忆的协同过滤算法

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2022-02-23 23:26:12
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    • 第1章 用户画像概述
      • 1.1 用户画像数据来源
      • 1.2 用户画像特性
      • 1.3 用户画像应用领域
      • 1.4 大数据给用户画像带来的机遇与挑战
    • 第2章 用户画像建模
      • 2.1 用户定量画像
      • 2.2 用户定性画像
      • 2.3 本章参考文献
    • 第3章 群体用户画像分析
      • 3.1 用户画像相似度
      • 3.2 用户画像聚类
    • 第4章 用户画像管理
      • 4.1 存储机制
      • 4.2 查询机制
      • 4.3 定时更新机制
  • 中篇
    • 第5章 视频推荐概述
      • 5.1 主流推荐方法的分类
      • 5.2 推荐系统的评测方法
      • 5.3 视频推荐与用户画像的逻辑关系
    • 第6章 协同过滤推荐方法
      • 6.2 关系矩阵及矩阵计算
      • 6.3 基于记忆的协同过滤算法
      • 6.4 基于模型的协同过滤算法
      • 6.5 小结
      • 6.6 本章参考文献
    • 第7章 基于内容的推荐方法
      • 7.2 CB推荐中的特征向量
      • 7.3 基础CB推荐算法
      • 7.4 基于TF-IDF的CB推荐算法
      • 7.5 基于KNN的CB推荐算法
      • 7.6 基于Rocchio的CB推荐算法
      • 7.7 基于决策树的CB推荐算法
      • 7.8 基于线性分类的CB推荐算法
      • 7.9 基于朴素贝叶斯的CB推荐算法
      • 7.10 小结
      • 7.11 本章参考文献
    • 第8章 基于知识的推荐方法
      • 8.2 约束知识与约束推荐算法
      • 8.3 关联知识与关联推荐算法
      • 8.4 小结
      • 8.5 本章参考文献
    • 第9章 混合推荐方法
      • 9.2 算法设计层面的混合方法
      • 9.3 混合式视频推荐实例
      • 9.4 小结
      • 9.5 本章参考文献
    • 第10章 视频推荐评测
      • 10.2 视频推荐试验方法
      • 10.3 视频离线推荐评测指标
      • 10.4 小结
      • 10.5 本章参考文献
  • 下篇
    • 第11章 系统层面的快速推荐构建
      • 11.2 本章主要内容
      • 11.3 系统部署
      • 11.4 Mahout推荐引擎介绍
      • 11.5 快速实战
      • 11.6 小结
      • 11.7 本章参考文献
    • 第12章 数据层面的分析与推荐案例
      • 12.2 本章主要内容
      • 12.3 竞赛内容和意义
      • 12.4 客户-商户数据
      • 12.5 算法流程设计
      • 12.6 小结
      • 12.7 本章参考文献
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