断舍离_0025
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Surprise 框架

Surprise官方文档参考
源码参考

Surprise 是Python下的一个推荐算法实现的库，Python首选。
Surprise支持常见的推荐算法：

  • 基础算法（baseline algorithm）
  • 协同过滤算法（基于近邻算法）
  • 矩阵分解算法 matrix factorization-based（SVD PMF SVD++ NMF）
算法 描述
random.NormalPredictor() 基于统计的推荐系统预测打分，假定用户打分的分布是基于正态分布的
BaselineOnly 基于统计的基准预测线打分
knns.KNNBasic 基本的协同过滤算法
knns.KNNWithMeans 协同过滤算法的变种，考虑每个用户的平均评分
knns.KNNWithZScore 协同过滤算法的变种，考虑每个用户评分的归一化操作
knns.KNNBaseline 协同过滤算法的变种，考虑每个用户评分的基线
matrix_factorzation.SVD SVD 矩阵分解算法
matrix_factorzation.SVDpp SVD++ 矩阵分解算法
matrix_factorzation.NMF 一种非负矩阵分解的协同过滤算法
SlopeOne SlopeOne 协同过滤算法
相似度度量指标 描述
cosine 计算所有用户或者物品之间的余弦相似度
msd 计算所有用户或者物品之间的平均平方差相似度

基于统计的推荐算法

Normal Perdictor 认为用户对物品的评分是服从正态分布的，从而可以根据已有的评分的均值和方差 预测当前用户对其他物品评分的分数。

基于大数定理或者使用最大似然估计

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他