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分类: 数据学院 人工智能

发布: 2月前

更新: 2月前

难度: 入门

演示:

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Python 推荐系统开发

│      ├─第1周 推荐系统概述

│      │      Apache_Mahout_Cookbook.pdf

│      │      Mahout.in.Action.pdf

│      │      neo4j-manual-1.9.2.pdf

│      │      RS01.pdf

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│      ├─第2周 最流行的推荐系统:itemCF和userCF

│      │      RS02.pdf

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│      ├─第3周 大数据环境下的itemCF实现

│      │      RS03.pdf

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│      ├─第4周 基于频繁模式的推荐系统,套餐设计

│      │      RS04.pdf

│      │      RS04a.mp4

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│      │      RS04c.avi

│      │      RS04d.avi

│      │      it教程

│      ├─第5周 基于内容的推荐,隐语义模型

│      │      RS05.pdf

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│      ├─第6周 SVD,基于标签的推荐系统

│      │      RS06.pdf

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│      ├─第7周 社交网络好友推荐,图算法,在图数据库Neo4j上的实现

│      │      RS07a.mp4

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│      ├─第8周 用Cypher语言实现好友推荐

│      │      RS08a.avi

│      │      RS08b.avi

│      │      RS08c.avi

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│      │      RS08f.avi

│      │      RS08g.avi

│      │      RS08h.avi

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│      └─第9周 实时推荐系统

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