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案例介绍
推荐系统竞赛 Sigir
利用利用 KNN 与协同过滤算法进行下一项物品匹配，两个阶段分获第 8、11。
给定了三个数据集：浏览记录数据、搜索记录数据、商品数据。这里的“浏览”信息每半个小时进行一次分隔，没有用户信息，只有会话索引信息，一个会话即预测的一个基本单元。测试集为一个json格式的文件，包含了很多会话，会话中有用户对物品的浏览信息、点击信息等，我们的任务就是利用给定的这些会话信息，预测在同一个会话中，用户在后续时间里会与哪些商品信息进行交互。
利用利用 KNN 与协同过滤算法进行下一项物品匹配，两个阶段分获第 8、11。
给定了三个数据集：浏览记录数据、搜索记录数据、商品数据。这里的“浏览”信息每半个小时进行一次分隔，没有用户信息，只有会话索引信息，一个会话即预测的一个基本单元。测试集为一个json格式的文件，包含了很多会话，会话中有用户对物品的浏览信息、点击信息等，我们的任务就是利用给定的这些会话信息，预测在同一个会话中，用户在后续时间里会与哪些商品信息进行交互。
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