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6.4 公开实验数据集
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      [1] 1.1 推荐系统的意义与价值(上)
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      [2] 1.1 推荐系统的意义与价值(下)
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      05:02
      [3] 1.2 推荐系统的历史与框架(上)
      1798播放
      06:59
      [4] 1.2 推荐系统的历史与框架(下)
      1307播放
      07:05
      [5] 1.3 推荐算法分类(上)
      1305播放
      06:24
      [6] 1.3 推荐算法分类(下)
      1468播放
      06:26
      [7] 5.1 混合推荐简介
      1237播放
      06:38
      [8] 6.1 评测视角与实验方法
      1085播放
      07:10
      [9] 6.2 分类准确率指标(上)
      954播放
      10:55
      [10] 6.2 分类准确率指标(下)
      791播放
      10:53
      [11] 5.5 整体式混合推荐
      1001播放
      08:33
      [12] 2.1 协同过滤的基本思想与算法分...
      1167播放
      05:08
      [13] 2.1 协同过滤的基本思想与算法分...
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      05:13
      [14] 2.2 基于用户的协同过滤(上)
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      07:47
      [15] 2.2 基于用户的协同过滤(下)
      1216播放
      07:44
      [16] 2.3 基于项目的协同过滤(上)
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      05:56
      [17] 2.3 基于项目的协同过滤(下)
      543播放
      05:59
      [18] 2.4 基于邻域的评分预测(上)
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      06:57
      [19] 2.4 基于邻域的评分预测(下)
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      07:03
      [20] 5.2 理论依据与算法分类
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      08:56
      [21] 5.3 平行式混合推荐(上)
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      06:34
      [22] 5.3 平行式混合推荐(下)
      1504播放
      06:39
      [23] 5.4 串行式混合推荐
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      08:17
      [24] 4.1 基于内容推荐的系统框架
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      07:11
      [25] 4.2 向量空间模型(上)
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      08:22
      [26] 4.2 向量空间模型(下)
      730播放
      08:20
      [27] 4.3 基于语义的内容相似度(上)
      1095播放
      07:12
      [28] 4.3 基于语义的内容相似度(下)
      1034播放
      07:18
      [29] 4.4 基于约束的推荐(上)
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      06:08
      [30] 4.4 基于约束的推荐(下)
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      06:13
      [31] 4.5 基于效用和实例的推荐(上)
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      07:52
      [32] 4.5 基于效用和实例的推荐(下)
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      [33] 3.1 基于关联规则的推荐(上)
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      10:37
      [34] 3.1 基于关联规则的推荐(下)
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      10:34
      [35] 3.2 基于矩阵分解的评分预测(上...
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      [36] 3.2 基于矩阵分解的评分预测(下...
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      [37] 3.3 概率矩阵分解框架(上)
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      [38] 3.3 概率矩阵分解框架(下)
      1299播放
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      [39] 3.4 基于矩阵分解的Top-N推...
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      [40] 3.4 基于矩阵分解的Top-N推...
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      [41] 6.4 公开实验数据集
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      [42] 2.5 基于二部图的协同过滤(上)
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      11:43
      [43] 2.5 基于二部图的协同过滤(下)
      889播放
      11:43
      [44] 6.3 排序、评分及其他常用指标(...
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      [45] 6.3 排序、评分及其他常用指标(...
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