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推荐系统协同过滤算法原理

协同过滤基于用户行为推荐。UserCF 找相似用户ItemCF 找相似物品。矩阵分解通过隐因子建模解决稀疏性问题。本文用电影推荐例子解释算法原理。

人工智能 推荐系统 协同过滤 矩阵分解
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2026-07-08
交叉特征组合

学习手动设计多项式特征和通过因子分解机、深度网络自动学习特征组合，提升推荐和广告点击率预测效果。

人工智能 特征交叉 组合 推荐系统
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2026-06-27
文献推荐

根据研究者阅读历史和兴趣，利用协同过滤和图算法推荐相关学术论文。

人工智能 文献推荐 论文 推荐系统
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2026-06-26
推荐系统协同过滤

实现基于用户和物品的协同过滤算法，结合矩阵分解处理稀疏数据。

人工智能 推荐系统 协同过滤 矩阵分解
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2026-06-16
推荐系统从算法到工程实践

构建工业级推荐系统，涵盖召回层（Item2vec、协同过滤）、排序层（Wide&Deep）以及冷启动与实时性挑战。

人工智能 推荐系统 召回 排序
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2026-06-12