结合用户行为数据的AI个性化推荐系统在电商平台中的应用研究【附保姆级代码】
个性化电商推荐系统通过分析用户行为和商品数据，能够为用户提供定制化的商品推荐，从而提升电商平台的用户体验和销售转化率。本文探讨了推荐系统的几种经典方法，包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐系统，并结合了深度学习与强化学习等技术来提升系统的性能。我们通过代码实例展示了如何构建基于深度学习的推荐模型，
NeurIPS 2023｜AI Agents先行者CAMEL：第一个基于大模型的多智能体框架
AI Agents是当下大模型领域备受关注的话题，用户可以引入多个扮演不同角色的LLM Agents参与到实际的任务中，Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互，进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架（“骆驼”），CAMEL框架是最早基
因子分解机介绍和PyTorch代码实现
因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型
基于协同过滤的图书推荐系统（python+MySQL+Django）
输入账号、密码，进入页面，如图5.1。图5.1 进入系统所有书籍界面，如图5.2。图5.2 所有书籍界面进入猜你喜欢界面，如图5.3。图5.3 猜你喜欢界面进入为你推荐界面，如图5.4。图5.4 为你推荐界面进入热度排行界面，如图5.5。图5.5热度排行界面进入其他推荐界面，如图5.6。图5.6其他
推荐系统（三）：Python从零开始构建音乐推荐系统 —— ★★
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 文章目录一、任务概述二、理论讲解三、代码实现3.1 加载数据3.2 数据整合3.3 数据可视化3.4 【方案一】基于物品的协同过滤3.4.1 【方法一】排行榜单推荐3.4.2 【方法二】基于歌曲相似度推荐3.4.2.1 物品相似度计算3.5 【方
基于协同过滤的电商推荐系统（2）：用户对商品的偏好得分
使用协同过滤算法，需要统计用户（User）对物品（Item）的评分（Score），然后依托这些数据进行协同过滤的计算。用户偏好得分 = 行为类型权重 * 行为次数 * 时间衰减系数。
推荐系统实战5——EasyRec 在DSSM召回模型中添加负采样构建CTR点击平台
当物品池很大上百万甚至是上亿的时候，不能仅考虑少量的正样本与负样本，因为物品太多，大多数物品都是负样本，此时双塔召回模型常常需要针对每个正样本采样一千甚至一万的负样本才能达到比较好的召回效果，
关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统
Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法，它可以在特定类型的数据中找到关系，本文将介绍其算法并且说明那些哪些情况并不适用。
