AI推荐系统实战:从协同过滤到深度学习

前言

推荐系统是AI最具商业价值的应用之一。

一、协同过滤

from surprise import SVD, Dataset
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
algo = SVD(n_factors=100)

二、内容推荐

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
tfidf = TfidfVectorizer()
matrix = tfidf.fit_transform(items['description'])
sim = cosine_similarity(matrix)

三、深度学习

class DeepFM(nn.Module):
    def __init__(self, feature_dims, embed_dim=8):
        self.embedding = nn.Embedding(sum(feature_dims), embed_dim)
        self.fc = nn.Linear(len(feature_dims)*embed_dim, 1)
        self.deep = nn.Sequential(nn.Linear(...), nn.ReLU(), ...)

总结

掌握推荐算法和工程实践。如需服务,欢迎联系17老师。

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