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“杀熟杀豪与互联网推荐”-架构师之路年终总结

时间:2020-11-16 13:53:59      阅读:6      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:距离   mamicode   如何   基于内容的推荐   关联规则推荐   关联   exce   总结   info   

年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法,没有复杂的公式,没有晦涩的技术词汇,只有通俗的案例,每篇1分钟,保证弄懂。

《从电影推荐开始,聊协同过滤》

  • 什么是协同过滤
  • 协同过滤的3步骤
  • 一张excel表格,秒懂协同过滤

《从职位推荐开始,聊内容推荐》

  • 什么是基于内容的推荐
  • 基于内容的推荐的3步骤
  • 明明职位要求6000+,为啥会出3000+的推荐结果

《我不是潘金莲,聊相似性推荐》

  • 没有用户行为数据,能不能做电影推荐
  • 相似度推荐的简易原理与实现
  • 如何计算《我不是潘金莲》与《芳华》的距离

《从啤酒与尿布,聊关联规则推荐》

  • 什么是关联规则推荐
  • 没有公式,也能秒懂支持度、置信度、提升度
  • 一张excel表格,秒懂关联规则推荐

《“相同距离,不同价格”里的个性化推荐》

  • 为什么相同起点,相同终点,价格却不同
  • 用户分级,个性化推荐秒懂
  • 杀熟与杀豪是个性化的两大利器

技术图片
架构师之路-分享通俗易懂的技术文章

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你被杀熟过么?

“杀熟杀豪与互联网推荐”-架构师之路年终总结

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原文地址:https://blog.51cto.com/jyjstack/2548862

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