推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(COLLABORATIVE INTELLIGENCE)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基
于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例
的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。
推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(COLLABORATIVE INTELLIGENCE)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。
文本预处理
搭建底层文本素材库、标签库,并将需要输送给算法的文本进行预处理,
作为推荐依据
搭建底层文本素材库、标签库,并将需要输送给算法的文本进行预处理,作为推荐依据
文本聚类
文本聚类是在无标签数据中生成分组,针对网站采集数据、新闻数据等,
通过文本聚类完成的“同类”识别。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚
类,依赖于向量相互之间的距离,以创建分组
文本聚类是在无标签数据中生成分组,针对网站采集数据、新闻数据等,通过文本聚类完成的“同类”识别。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚类,依赖于向量相互之间的距离,以创建分组
搜索引擎
通过匹配检索文本和候选文本的相似度,支持搜索引擎的基础能力
信息推荐
计算信息浏览历史和其他详细信息的相似度,从而为用户推荐相关内容
智能问答
通过匹配问题和候选答案的文本相似度,支持智能问答系统的基础能力
图谱联想
结合知识图谱相关技术完成智能推荐
结合知识图谱相关技术完成智能推荐
多场景应用
多领域应用,底层数据搭建,支撑多场
景数据推荐应用
多领域应用,底层数据搭建,支撑多场景数据推荐应用