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成熟完整的推荐系统
在现有的训练集和测试集中,进行数据的特征处理,通过itemCF算法训练,引入时间惩罚因子和用户活跃度的惩罚,为用户生成推荐列表,并验证准确率和召回率。
[2020.3 - 2020.6]使用movieLens数据集, 分别用基于用户的CF, 基于物品的CF, 基于内容的方法进行推荐, 最后用融合推荐的方法, 将不同算法推荐的结果结合起来, 训练LR分类器, 得到新的推荐列表。