《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法

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2022-05-27

推荐系统

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_语义分析
包括两种方式—基于内容的过滤和协同过滤
《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_相似度_02

隐含语义分析

Tf-idf
《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_语义分析_03
TF—出现频率
IDF—在其他文档中出现的频率，（在其他文档也经常出现，则IDF值会比较低）

向量空间模型
《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_语义分析_04
相似度—余弦距离
《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_语义分析_05
存在的问题
《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_机器学习_06
LSA—隐含语义分析
《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_机器学习_07

PageRank

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_机器学习_08

L(pj)是指向其他人个数，d是参数，通常设为0.85

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_语义分析_09

协同过滤

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法_相似度_10


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