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。
MovieLens
Census Income Dataset
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