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Tag: 推荐系统 GO语言

实现推荐系统引擎(二):物品排名

本文是作者开发gorse过程中做的笔记,主要偏向于算法和思想,具体的实现见GitHubGoDoc,如有错误,恳请指正。

前言

在前一篇博文《实现推荐系统引擎(一):评分预测》中已经简单地介绍了一些常用的评分预测算法,其中基于矩阵分解的算法已经到达了非常高的准确度,虽然之后有很多人提出了准确度更高的建模方法,但是提升的效果非常有限。然而,上一篇文章介绍的方法在很多现实情况中通常没有什么用,主要原因有:

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实现推荐系统引擎(一):评分预测

本文是作者开发gorse过程中做的笔记,主要偏向于算法和思想,具体的实现见GitHubGoDoc,如有错误,恳请指正。

前言

近期在实验室学习推荐系统相关的内容,学习的最好方式就是自己实现各种算法,同时最近也偶然接触了GO语言,所以就尝试着用GO语言实现一个推荐系统引擎gorse(词义为“金雀花”)。目前比较流行的推荐系统相关的开源项目有LibRec1Suripse2,绝大多数采用Python、C++和Java实现,GO相比较于这些编程语言有以下优点:

  1. G. Guo, J. Zhang, Z. Sun and N. Yorke-Smith, LibRec: A Java Library for Recommender Systems, in Posters, Demos, Late-breaking Results and Workshop Proceedings of the 23rd Conference on User Modelling, Adaptation and Personalization (UMAP), 2015. 

  2. Hug, Nicolas. Surprise, a Python library for recommender systems. http://surpriselib.com, 2017. 

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