如何使用TF-IDF和NMF建立推薦系統(Python)

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如何使用TF-IDF和NMF建立推薦系統(Python)

什麼是TF-IDF?

TF-IDF,-(term frequency-inverse document frequency),重要性</a>TF-IDF TF-IDF = TF * IDF ,TF<br/><br/>IDF "Machine Learning":A100,10,200,3</a>0<br/><br/> ,: TF-IDF = (10/100) * log(200/3</a>0)

優勢 劣勢
機會
  • 隨著數據量的增加,使用tf-idf和nmf建立推薦系統更具優勢
  • 持續發展和改進tf-idf和nmf算法將為推薦系統帶來更多機遇
  • 推薦系統在電商、娛樂等領域需求快速增長
  • tf-idf和nmf是建立推薦系統的優秀工具
  • python語言廣泛應用於資料分析和機器學習領域
  • tf-idf和nmf能夠提供有效的特徵提取和降維方法
威脅
  • tf-idf和nmf在處理大量文本時可能效果較差
  • 需要在原始資料上進行預處理和特徵工程
  • tf-idf和nmf算法較為複雜,需要一定的專業知識和技能
  • 競爭對手也在不斷研究和應用tf-idf和nmf建立推薦系統
  • 使用tf-idf和nmf建立推薦系統可能受到隱私和倫理的限制
  • 使用tf-idf和nmf建立推薦系統可能面臨用戶對推薦算法的抵觸
表: 強弱危機分析(最後更新: 2022-02-22)

使用tf-idf和nmf建立推薦系統可能面臨用戶對推薦算法的抵觸

TF-IDF,·(John Mueller),資訊檢索</a>,SEO</a>使TF-IDF超越競爭對手</a><br/><br/>,SEO</a>,TF-IDFTF-IDF如何</a>,使內容</a>相關性</a><br/><br/>

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創建一個TF-IDF地圖

排序IDF向量

使用NMF將查詢分成多個群集

建立推薦系統

相關數據:
  • 全球移動網路使用者數量已達72.7億人 來源: cisco
  • 美國網路使用者佔國民總人口的85% 來源: pew research center
  • 英國網路普及率達到96% 來源: office for national statistics
  • 日本行動網路使用者數量已達1.76億人 來源: emarketer
  • 法國網路覆蓋率達到98.9% 來源: autorité de régulation des communications Électroniques et des postes
  • 台灣網路普及率達到91.5% 來源: 行政院研究發展考核委員會

來自SEO社區的有趣貢獻

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撰稿人

Tina Xu (蒂娜·許)

專長SEO內容行銷和社交媒體優化

興趣一位熱愛美食的專欄作家。她善於運用SEO的內容行銷和社交媒體優化策略,以推廣美食和餐廳品牌

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