课件内容：
推荐系统简介
1.1 推荐系统的意义与价值
1.2 推荐系统的历史与框架
1.3 推荐算法分类
基于邻域的协同过滤
2.1 协同过滤的基本思想与算法分类
2.2 基于用户的协同过滤
2.3 基于项目的协同过滤
2.4 基于邻域的评分预测
2.5 基于二部图的协同过滤
基于模型的协同过滤
3.1 基于关联规则的推荐
3.2 基于矩阵分解的评分预测
3.3 概率矩阵分解框架
3.4 基于矩阵分解的Top-N推荐
基于内容和知识的推荐
4.1 基于内容推荐的系统框架
4.2 向量空间模型
4.3 基于语义的内容相似度
4.4 基于约束的推荐
4.5 基于效用和实例的推荐
混合推荐
5.1 混合推荐简介
5.2 理论依据与算法分类
5.3 平行式混合推荐
5.4 串行式混合推荐
5.5 整体式混合推荐
推荐系统评测
6.1 评测视角与实验方法
6.2 评分预测评价指标
6.3 Top-N推荐评价指标
6.4 公开实验数据集
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