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1 内容介绍.mp4
10 协同过滤-通过杰卡德相似度计算推荐结果案例.mp4
11 协同过滤-连续评分数据通过皮尔逊相关系数计算相似度.mp4
12 基于模型的协同过滤算法.mp4
13 基于模型的推荐算法-矩阵分解.mp4
14 推荐系统的评估-准确性和覆盖率.mp4
15 推荐系统的评估-探索与利用问题.mp4
16 推荐系统的评估实践.mp4
17 推荐系统的冷启动-用户冷启动.mp4
18 推荐系统的冷启动-物品冷启动和系统冷启动.mp4
19 基于内容推荐介绍.mp4
2 推荐系统概念.mp4
20 基于内容推荐和基于物品协同过滤区别.mp4
21 电影评分预测案例-思路分析.mp4
22 电影评分预测案例-关键代码实现.mp4
23 电影评分预测案例-基于物品的协同过滤.mp4
24 内容回顾.mp4
3 推荐和web区别.mp4
4 大数据lambda架构介绍.mp4
5 推荐算法架构.mp4
6 推荐整体流程说明.mp4
7 推荐模型构建流程.mp4
8 协同过滤的基本思路.mp4
9 相似度计算的方法.mp4

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