《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法

信息爆炸时代

《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法_第1张图片

推荐系统

《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法_第2张图片
包括两种方式—基于内容的过滤协同过滤
《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法_第3张图片

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_第4张图片
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_第5张图片
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_第6张图片
存在的问题
《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法_第7张图片
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_第8张图片

PageRank

《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法_第9张图片

协同过滤

《数据挖掘:理论与算法》学习笔记(十)—推荐算法_第10张图片

你可能感兴趣的:(数据挖掘学习笔记)