技术博客

系统介绍关联规则挖掘结果的分析方法，包括支持度、置信度、提升度等指标的解读和应用。

全面解析Apriori算法的原理和实现，探讨其在商品关联分析和推荐中的实际应用。

深入解析逻辑回归在推荐系统排序中的应用，包括模型原理、特征工程和效果评估。

详解推荐系统的两阶段架构，分析召回和排序各自的目标、算法选择和效果评估方法。

深入分析基于物品的协同过滤算法原理、实现细节和优化方法，以及在实际场景中的应用。

详细介绍推荐系统中常用的相似度计算方法，包括余弦相似度、欧氏距离等，以及它们的应用场景。

回顾推荐系统模型的演进历程，从协同过滤到深度学习，理解每个阶段的技术突破和局限性。

探索大语言模型(LLM)在推荐系统中的创新应用，包括内容理解、用户意图分析和个性化推荐等方面。

深入解析推荐系统中Embedding的原理、训练方法和应用场景，帮助读者理解这一核心技术。

详细介绍推荐系统中的特征工程技术，包括特征提取、转换、编码等关键步骤。