除了考慮計(jì)算相似性的類型之外，還有更多的特征，如演員和導(dǎo)演。讓我們使用加權(quán)總和根據(jù)他們共同的演員、流派和導(dǎo)演的數(shù)量對(duì)建議進(jìn)行評(píng)分，以提高分?jǐn)?shù)。根...
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Neo4j 做推薦 （6）—— 加權(quán)內(nèi)容算法 -
Neo4j 做推薦 （12）—— 協(xié)同過濾（基于鄰域的推薦）
kNN——K近鄰 現(xiàn)在我們有了一種基于偏好查找類似用戶的方法，下一步是允許每個(gè)k個(gè)最相似的用戶投票選擇應(yīng)該推薦的項(xiàng)目。 主要有： “與我的電影最...
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Neo4j 做推薦 （11）—— 協(xié)同過濾（余弦相似度）
余弦距離： Jaacard相似度對(duì)于比較電影很有用，實(shí)際上是比較兩組（類型、演員、導(dǎo)演等）。但是對(duì)于電影評(píng)級(jí)，每個(gè)關(guān)系都有一個(gè)我們可以考慮的權(quán)重...
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Neo4j 做推薦 （10）—— 協(xié)同過濾（皮爾遜相似性）
皮爾遜相似性或皮爾遜相關(guān)性是我們可以使用的另一種相似度量。這特別適合產(chǎn)品推薦，因?yàn)樗紤]到不同用戶將具有不同的平均評(píng)分這一事實(shí)：平均而言，一些用...
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Neo4j 做推薦 （9）—— 協(xié)同過濾（人群的智慧）
簡(jiǎn)單的協(xié)同過濾 MATCH (u:User {name: "Cynthia Freeman"})-[:RATED]->(:Movie)<-[:R...
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Neo4j 做推薦 （8）—— 協(xié)同過濾（利用電影評(píng)級(jí)）
協(xié)同過濾： 使用網(wǎng)絡(luò)中其他用戶的首選項(xiàng)，評(píng)級(jí)和操作來查找要推薦的項(xiàng)目。 （買這個(gè)東西的用戶，還買了那個(gè)東西） 用戶Misty Williams的...
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Neo4j 做推薦 （7）—— 基于內(nèi)容的相似度量標(biāo)準(zhǔn)相似度量是用于生成個(gè)性化推薦的重要組件，這些推薦允許我們量化兩個(gè)項(xiàng)目的相似程度（或者我們稍后會(huì)看到，兩個(gè)用戶偏好的相似程度）。 Jaccard指...
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Neo4j 做推薦 （5）—— 基于類型的個(gè)性化建議如果我們知道用戶看過了哪些電影，我們可以使用此信息來推薦類似的電影： // Content recommendation by overlapp...
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Neo4j 做推薦 （4）—— 基于內(nèi)容的過濾（續(xù)）Neo4j 做推薦 （2）—— 基于內(nèi)容的過濾前文只是簡(jiǎn)單描述了內(nèi)容過濾的概念和簡(jiǎn)單演示。 在此，我們將從具體實(shí)例來介紹如何使用基于內(nèi)容的過濾方...
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Neo4j 做推薦 （3）—— 協(xié)同過濾
協(xié)同過濾簡(jiǎn)單來說是利用某興趣相投、擁有共同經(jīng)驗(yàn)之群體的喜好來推薦用戶感興趣的信息 MATCH (m:Movie {title: "Crimson...
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