發(fā)簡信
IP屬地：貴州
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官方正名:我們就是新生代農民工！近日，各大IT技術群，IT從業(yè)者朋友圈，都被這樣一張圖片給刷屏了。原來是人社部發(fā)了一篇關于北京外來新生代農民工監(jiān)測報告。報告中，把從事信息傳輸、...
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Neo4j 做推薦 （12）—— 協(xié)同過濾（基于鄰域的推薦）
kNN——K近鄰 現在我們有了一種基于偏好查找類似用戶的方法，下一步是允許每個k個最相似的用戶投票選擇應該推薦的項目。 主要有： “與我的電影最...
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Neo4j 做推薦 （11）—— 協(xié)同過濾（余弦相似度）
余弦距離： Jaacard相似度對于比較電影很有用，實際上是比較兩組（類型、演員、導演等）。但是對于電影評級，每個關系都有一個我們可以考慮的權重...
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Neo4j 做推薦 （10）—— 協(xié)同過濾（皮爾遜相似性）
皮爾遜相似性或皮爾遜相關性是我們可以使用的另一種相似度量。這特別適合產品推薦，因為它考慮到不同用戶將具有不同的平均評分這一事實：平均而言，一些用...
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Neo4j 做推薦 （9）—— 協(xié)同過濾（人群的智慧）
簡單的協(xié)同過濾 MATCH (u:User {name: "Cynthia Freeman"})-[:RATED]->(:Movie)<-[:R...
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Neo4j 做推薦 （8）—— 協(xié)同過濾（利用電影評級）
協(xié)同過濾： 使用網絡中其他用戶的首選項，評級和操作來查找要推薦的項目。 （買這個東西的用戶，還買了那個東西） 用戶Misty Williams的...
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Neo4j 做推薦 （7）—— 基于內容的相似度量標準相似度量是用于生成個性化推薦的重要組件，這些推薦允許我們量化兩個項目的相似程度（或者我們稍后會看到，兩個用戶偏好的相似程度）。 Jaccard指...
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Neo4j 做推薦 （6）—— 加權內容算法除了考慮計算相似性的類型之外，還有更多的特征，如演員和導演。讓我們使用加權總和根據他們共同的演員、流派和導演的數量對建議進行評分，以提高分數。根...
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Neo4j 做推薦 （5）—— 基于類型的個性化建議如果我們知道用戶看過了哪些電影，我們可以使用此信息來推薦類似的電影： // Content recommendation by overlapp...