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  • 七月在线机器学习项目

    一、音乐推荐

     1、传统的方式:基于suprise 协同过滤(各种版本)、SVD、矩阵分解

     2、基于word2vec,用每个歌单中的song_id,作为一个样本,训练song2vec向量,进而求取相似歌曲,

      用户兴趣推荐,根据用户喜欢的歌曲,将时间轴权重,歌曲热度权重叠加到song2vec相似歌曲的相似度上加权,之后排序,进而推荐

    3、tensorlow实现矩阵分解推荐系统

    4、spark实现batch数据的协同过滤推荐

    5、spark实现基于ALS的推荐系统

    二、金融反欺诈检测

    三、电商点击转化率

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lxw003/p/8652519.html
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