推荐算法 - scolo

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colo

欲买桂花同载酒

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2025-12-12
设计基于内容的电影推荐系统实现基于内容的电影推荐需三个核心步骤：特征提取：将电影文本描述转化为TF-IDF向量相似度计算：使用余弦相似度比较特征向量推荐生成：为目标电影选择相似度最高的Top-K电影关键优化点：处理稀疏数据、特征加权、实时更新策略。
- 2025年-12月-12日
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2025-12-12
实现基于用户的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法主要包含三个核心步骤：计算用户相似度：使用余弦相似度衡量用户间的兴趣相似程度选择最近邻：找出与目标用户最相似的K个用户生成推荐：根据相似用户的喜好预测目标用户可能喜欢的物品公式表示：用户相似度 = cos(θ) = (A·B) / (||A|| ||B||)
- 2025年-12月-12日
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2025-12-11
多目标优化推荐系统中的冷启动与在线学习策略解决该问题需要综合运用以下策略：多目标建模：使用MMoE或PLE架构平衡点击率与停留时长冷启动处理：采用内容特征+图神经网络传播行为在线学习：实现FTRL优化器+特征漂移监测特征工程：构建跨场景用户兴趣向量评估体系：设计多维度离线/在线指标
- 2025年-12月-11日
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