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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

Primary LanguagePython

Personal_Recommendation_Action

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