《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（十）—推荐算法

推荐系统

包括两种方式—基于内容的过滤和协同过滤

隐含语义分析

Tf-idf

TF—出现频率
IDF—在其他文档中出现的频率，（在其他文档也经常出现，则IDF值会比较低）

向量空间模型

相似度—余弦距离

存在的问题

LSA—隐含语义分析

PageRank

L(pj)是指向其他人个数，d是参数，通常设为0.85

协同过滤

标签：语义,笔记,IDF,算法,过滤,文档,数据挖掘,隐含
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