Personal_Recommendation_Action
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一些经典的个性化推荐算法的实现，从理论推导到实战
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一些经典的个性化推荐算法的实现，从理论推导到实战
本项目实现了一些经典的个性化推荐召回算法，包括基于邻域的推荐算法（LFM）、基于图的推荐算法（Personal Rank）、基于深度学习的推荐算法（Item2vec）。其次本项目通过两种常用的排序模型，逻辑回归（LR）和 GBDT，进行样本的选择和处理举例，并且实现了GBDT和LR混合模型。
数据集
MovieLens Census Income Dataset
具体算法博客链接
基于邻域的推荐-LFM 基于图的推荐-PersonalRank 基于深度学习的推荐-Item2vec 基于内容的推荐-contentBased LR模型排序 GBDT+LR模型排序
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