推荐算法的实现,python、jupyter双版本,详尽注释。 正在努力更新中...
- baseline--推荐最热门的N=20部电影,precision=11%, recall=4%, coverage=0.2%, popularity=169。这部分内容包含在UserCF.py
- UserCF,precision=25%, recall=10%, coverage=10%, popularity=4.4
- ItemCF,precision=26%, recall=10%, coverage=15%, popularity=4.3
- baseline--使用所有评分的均值做预测,MAE:0.83。这部分内容包含在LinearRegression_Rating.ipynb
- BiasSVD,MAE:0.68
- LinearRegression,MAE:0.61
- gbdt+lr,binary_logloss:0.4783
- Google TensorFlow Guide上的Wide&Deep基准模型准确率: 0.83。(从有的知乎博主分享的链接来看,已经打不开了)
- Wide&Deep, accuracy: 0.8587