Recommender-Systems-with-Collaborative-Filtering-and-Deep-Learni...

带有CF和DL技术的推荐系统 在此存储库中，我涵盖了以下主题- 什么是建议系统？ 为什么我们需要推荐系统？ 协同过滤 协同过滤的类型 基于内存的CF 基于用户的CF 基于项目的CF 基于模型的CF K最近邻居 奇异值分解 非负矩阵分解 使用深度学习进行矩阵分解 嵌入层简介 带点运算的体系结构1 具有串联操作的体系结构2 评估RMSE 参考 您也可以在Kaggle上找到内核- 我已经使用评级数据集来研究各种推荐技术。 由于数据集的大小很小，因此我使用了基本技术，但要使用更大的数据集，我们需要使用混合和降维技术。 我已经在另一个存储库（）中介绍了使用autoencoder的一种这样的推荐技术。 这是NVIDIA在2017年发布的第二个最佳推荐技术-。