個性化算法（培訓(xùn)課件）

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個性化推薦算法CONTENTS概述用戶建模與特征工程推薦模型選擇與優(yōu)化01概述算法原理：

個性化推薦的工作流程和關(guān)鍵算法。實踐應(yīng)用：

個性化推薦算法在電商、社交等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。評估指標(biāo)：

評估個性化推薦算法效果的指標(biāo)和方法。算法原理協(xié)同過濾:

基于用戶行為數(shù)據(jù)和用戶偏好挖掘推薦信息。內(nèi)容推薦:

基于內(nèi)容相似度和用戶喜好進行推薦。深度學(xué)習(xí)模型:

使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行個性化推薦計算。實踐應(yīng)用應(yīng)用場景行業(yè)成效電商推薦電商提升銷售額社交推薦社交提高用戶黏性評估指標(biāo)準確率:

衡量推薦結(jié)果中用戶真實感興趣物品的比例。召回率:

衡量推薦系統(tǒng)找回物品的能力。02用戶建模與特征工程用戶建模與特征工程用戶畫像：

構(gòu)建用戶興趣標(biāo)簽和用戶行為特征。特征工程：

將用戶特征轉(zhuǎn)化為可供算法使用的數(shù)據(jù)形式。用戶畫像偏好分析:

分析用戶對不同物品的興趣度。行為序列:

挖掘用戶行為序列中的規(guī)律。特征提取:

提取用戶特征，用于推薦模型輸入。特征工程用戶編碼:

將用戶信息映射到向量空間。物品編碼:

對物品進行向量化表示。特征選擇:

選擇關(guān)鍵特征用于模型訓(xùn)練。03推薦模型選擇與優(yōu)化推薦模型選擇與優(yōu)化經(jīng)典模型：

常用的個性化推薦模型及原理。模型評估與優(yōu)化：

評估推薦模型效果并優(yōu)化算法參數(shù)。經(jīng)典模型協(xié)同過濾算法:

基于用戶歷史行為預(yù)測用戶興趣。矩陣分解模型:

將用戶-物品交互矩陣分解為隱含特征。深度學(xué)習(xí)模型:

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行推薦結(jié)果預(yù)測。模型評估與優(yōu)化A/B測試:

對比不同算法的推薦效果。參數(shù)調(diào)優(yōu):

調(diào)整模型參數(shù)以提高推薦準確度

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