用户在浏览游戏核心/利用商店的某些模块内容时，会进行一系列滑屏操作并屡次申请游戏举荐业务来进行游戏举荐展现，这段时间咱们称之为一个用户session。

一. 简介基于内容的举荐办法是以物品的内容形容信息为根据来做出的举荐，实质上是基于对物品和用户本身的特色或属性的间接剖析和计算。例如，假如已知电影A是一部悲剧，而凑巧咱们得悉某个用户喜爱看喜剧电影，那么咱们基于这样的已知信息，就能够将电影A举荐给该用户。二. 基于内容举荐的实现步骤画像构建(画像就是刻画…

当我们打开一个资讯APP刷新闻时，有没有想过，系统是如何迅速推送给我们想看的内容？资讯APP背后有一个巨大的内容池，系统是如何判断要不要将某条资讯推送给我们的呢？这就是今天想跟大家探讨的问题——推荐系统中的“召回”策略。

在当前的推荐系统中，很多使用了机器学习，有些已经用到了深度学习。那么，机器学习就等同于一堆的算法吗？

在上一篇文章《用于推荐系统评估的概念与指标》中，我们介绍了用于推荐系统评估的概念：实用性。在接下来的文章中，我们会介绍新颖性与多样性。

以协同过滤这样的经典推荐系统为例，假设每个用户或项目都有评级，这样我们就可以推断出类似用户/项目的评级，即使这些评级没办法调用。但是，对于新进入的用户/项目，实现这一点很困难，因为我们没有相关的浏览…

与基于内容的过滤（CBF）不同，协同过滤（Collaborative Filtering）技术独立于域，适用于无法利用元数据充分描述的项目，如电影、音乐等。

混合过滤依据的想法是，一种算法可以弥补另一种算法的缺点，多个算法的组合将比单个算法能更准确、有效地提供推荐。

这里的格式并没有做过多的处理，可参考于OneNote笔记链接 由于OneNote取消了单页分享，如果需要请留下邮箱，我会邮件发送pdf版本，后续再解决这个问题 推荐算法库surprise安装 {代码…} 基本用法 {代码…} from…

“推荐系统”第一次出现在大众视野源自美国学者Resnick & Varian，其给出得到定义一直沿用至今，电子商务推荐系统是指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产品，模拟销售人员…