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当我们将推荐系统用于零售银行产品(人寿保险,共同基金,储物柜等)时,有些产品是一次性购买的
我们特别尝试使用 <code>aws-user-personalize</code> 解决方案来获取特定用户的项目集中所有项目的交互分数。
我的数据集包含大约 10 万个条目和 800 个产品。当我尝试预测可能的匹配项时,它会为最流行的产品返
我有一个基本上类似于 MovieLen 数据集的数据集。它有 3 列:userGUID、卡片、动作。用户 GUID 是 userId,card
嗨,我想创建一个推荐系统。我现在可以使用“mlxtend”(association_rules) 库获取前因和后果。但我不知道
我必须实现一个推荐系统模型。 我提供的数据是患者的唯一 ID 和 ICD 代码。 当每个新案例都有一个唯一
在这篇论文中<em><strong>一种用于推荐相关电影的混合推荐系统 使用专家系统</strong></em>,它使用协同过
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我正在使用惊喜包进行矩阵分解。下面是教程的代码: <pre><code>from surprise import SVD from surprise import Dat
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我正在尝试为家具电子商务实施协同过滤器(想想wayfair)。我需要一些有关交叉验证策略的指导。 <p
我正在了解有关推荐模型和 LightFM 的更多信息,但我有一个问题。 是否有关于如何为 LightFM 中使用的用
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我查看了所有快速入门教程,并使用 <a href="https://www.tensorflow.org/recommenders/examples/basic_retrieval" rel="nofollow