开发者新闻 | 使用 Co-Visitation 矩阵和 RAPIDS cuDF 构建高效的推荐系统

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使用 Co-Visitation 矩阵 和  RAPIDS cuDF 构建高效的推荐系统  推荐系统在跨各种平台实现个性化用户体验方面发挥着至关重要的作用。这些系统旨在根据用户过去的行为和偏好预测和推荐用户可能与之交互的商品。构建有效的推荐系统需要理解和利用庞大、复杂的数据集，这些数据集可捕获用户和商品之间的交互。 本文将向您展示如何基于共访问矩阵构建简单而强大的推荐系统。构建共访问矩阵的主要挑战之一是处理大型数据集时涉及的计算复杂性。使用像 pandas 等库的传统方法效率低下且速度缓慢，尤其是在处理数百万甚至数十亿次交互时。这正是 RAPDIS cuDF 的用武之地。RAPIDS cuDF 是一个 GPU DataFrame 库，提供了类似 pandas 的 API，用于加载、过滤和操作数据。  推荐系统和联合访问矩阵  推荐系统是一种机器学习算法，旨在为用户提供个性化建议或推 ………………………………