【阶段三】Python机器学习30篇:机器学习项目实战:智能推荐系统的基本原理与计算相似度的常用方法
本篇的思维导图:
智能推荐系统模型
智能推荐系统属于非监督式学习,是机器学习一个非常重要的应用领域,它能带来的经济价值往往是直接且非常可观的。
智能推荐系统的基本原理
智能推荐系统的应用场景
互联网每天都在产生海量信息,用户行为数据呈现爆发式增长。用户会有明确的需求,但也可能是在漫无目的地搜寻。智能推荐系统可以通过分析用户的浏览次数、浏览时间、点击率等指标,挖掘出用户感兴趣的内容或商品,然后进行个性化推荐。如果推荐的内容或商品能高效匹配用户的需求,就能优化用户体验,提高用户黏性,创造额外收入。智能推荐系统的应用场景极为广泛,例如:当用户看过电影《蜘蛛侠》后,豆瓣电影可能会推荐同为漫威系列的《钢铁侠》;当用户收藏单曲《致爱丽丝》后,网易云音乐可能会推荐同为古典音乐的《梦中的婚礼》;当用户购买机械键盘后,淘宝可能会推荐同为计算机外设产品的蓝
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