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在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (十)构建一个推荐系统

推荐系统是机器学习的一个常见应用场景,它用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。通常推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种: 协同过滤以及基于内容推荐,或者基于个性化推荐。协同过滤方法根据用户历史行为(例如其购买的、选择的、评价过的物品等)结合其他用户的相似决策建立模型。这种模型可用于预测用户对哪些物品可能感兴趣(或用户对物品的感兴趣程度)。 基于内容推荐利用一些列有关物品的离散特征,推荐出具有类似性质的相似物品。 如上图所示,简单的说,协同过滤就是给类似的用户推荐类似的东西,因为用户老王和老李比较像,而老李喜欢玩炉石传说,所以我们给老王也推荐炉石传说。而基于内容的推荐就是因为老王喜欢玩王者荣耀,而撸啊撸是和王者荣耀类似的游戏,所以我们给老王推荐撸啊撸。 好了,那么我们就来利用TensorflowJS构建一个电影推荐系统。 数据源 第一步是数据源,要推荐电影,网上有很多的相关网站。例如IMDB。这里我们使用另一大家可能不太熟悉的数据源movielens,数据分享在grouplens。 这里我们主要使用其中的两张表,电影数据movies.csv和用户评分数据ratings.csv id,t...

怎么让代码不再臃肿,写的像诗一样优雅

基本类型偏执 基本类型偏执(Primitive Obsession) 使用基本类型而不是小对象来实现简单任务(例如货币、范围、电话号码字符串等)。 使用常量编码信息(例如一个用于引用管理员权限的常量USER_ADMIN_ROLE = 1)。 使用字符串常量作为字段名在数组中使用。 问题原因 类似其他大部分坏味道,基本类型偏执诞生于类初建的时候。一开始,可能只是不多的字段,随着表示的特性越来越多,基本数据类型字段也越来越多。 基本类型常常被用于表示模型的类型。你有一组数字或字符串用来表示某个实体。 还有一个场景:在模拟场景,大量的字符串常量被用于数组的索引。 解决方法 大多数编程语言都支持基本数据类型和结构类型(类、结构体等)。结构类型允许程序员将基本数据类型组织起来,以代表某一事物的模型。 基本数据类型可以看成是机构类型的积木块。当基本数据类型数量成规模后,将它们有组织地结合起来,可以更方便的管理这些数据。 如果你有大量的基本数据类型字段,就有可能将其中部分存在逻辑联系的字段组织起来,形成一个类。更进一步的是,将与这些数据有关联的方法也一并移入类中。为了实现这个目标,可以尝试以类取代类...

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