5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

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5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

YuuuZeee 2019-07-15 15:28:25 浏览3197
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前情提要

人工智能千千万,没法落地都白干。自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后,群众们表示想看一波更加接地气,最好是那种能10分钟上手,一辈子受用的模型。这次,我们就通过某著名电商公司的公开数据集,在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统!

推荐系统大家都不陌生,早就已经和大家的生活息息相关。从淘宝天猫的猜你喜欢,到抖音快手的向你推荐,再到新浪微博的热点推荐,推荐系统让大家又爱又恨。可是这无数的推荐系统背后的原理到底是如何构成的?今天就让数据科学老司机带你一起在5块钱以内构建一个基于协同过滤的推荐系统,为你揭开数据的秘密。

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常见推荐系统原理

在开始之前,我们先讲讲常见的推荐系统的原理:

  1. 基于热度的推荐系统: 最简单,但是也是最不个性化的。典型的案例就是 bilibili 的日/周/月榜
    Bilibili_
  2. 基于内容的推荐系统: 基于内容

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