目錄

• 1，推薦系統的原理和發展
• 2，推薦系統的樹模型
• 3，推薦系統的特徵工程
• 4，推薦系統中深度學習模型

1，推薦系統的原理和發展

graph LR id1[推薦系統<br>recommendation systems] -->|基於記憶<br>Memory based|id2(啟發式 無引數<br>heuristic non-parametric) id1 -->|基於模型<br>Model based|id3(演算法式 無引數<br>algorithmic parametric) id2 -->|內容過濾<br>content filtering|id4(Tf-idf<br>similarity<br>clustering) id2 -->|協同過濾<br>collaborative filtering|id5(similarity<br>KNN<br>clustering) id3 -->|內容過濾<br>content filtering|id6(Bayesian classifiers<br>neural nets) id3 -->|協同過濾<br>collaborative filtering|id7(Bayesian networks<br>neural nets<br>SVD)

2，推薦系統的樹模型

3，推薦系統的特徵工程

4，推薦系統中深度學習模型

行動是治癒恐懼的良藥，而猶豫拖延將不斷滋養恐懼。