Instacart推荐系统:一种协同过滤方法 合作者 纳库尔·卡马萨姆德拉姆(Nakul Camasamudram) 周桂恒 拉胡尔·维尔玛(Rahul Verma) 罗西·帕玛(Rosy Parmar) 探索性数据分析在src/eda.ipynb 。 我们已在src/下的独立Jupyter Notebook中实现了三种协作过滤方法 tfidf.ipynb :基于邻域的方法,该方法在tf-idf加权矩阵上使用余弦相似度来推荐相似用户的产品。 svd.ipynb :使用SVD进行矩阵分解。 计算稀疏矩阵的最大K个奇异值/向量。 基于最大的K个奇异值,我们为用户找到了前K个推荐项。 imf.ipynb :通过将效用矩阵表示为置信矩阵,使用交替最小二乘进行矩阵分解。 基于论文。 更多详细信息,请参见documents/final/report.pdf 视频演示。 用法 安装依赖项