常见的推荐系统的模型：协同过滤推荐模型、基于内容的推荐模型和混合推荐模型 推荐算法： 1) 基于流行度的算法 比如各种新闻，微博热榜，根据单页点阅率（PV），“访问次数”和“独立访客数（UV），或日均PV或收藏数等数据来按某种热度排序来推荐。这用于刚注册的用户，它无法针对用户进行个性化推荐. 2)协 ...
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2020-02-01 23:37:03
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说明：文章为初学者看推荐系统（蒋凡），结合网上资料做的笔记，不保证其正确性~
一、首先当前的主流推荐方法有：
1、 协同过滤推荐；
2、 基于内容的推荐；
3、 基于知识的推荐；
4、 混合推荐；
（注：学习过程不必特意将他们区分开，由他们的推荐公式知道他们的缺陷，混合使用）
1、 协同过滤（CF collaborative Filtering）：
1-1：基于用户...
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2016-07-24 07:05:09
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推荐系统的分类：
基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐
基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐
基于使用何种数据：基于用户行为数据的推荐，基于用户标签的推荐，基于社交网络数据，基于上下文信息（时间上下文，地点上下文等等）
协同过滤：
协同过滤的基本思想（基于用户）：
协同过滤一般是在海量的用户中发掘...
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2016-05-27 12:13:36
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推荐系统分类 基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐基于使用何种数据：基于用户行为数据的推荐，基于用户标签的推荐，基于社交网络数据，基于上下文信息（时间上下文，地点上下文等等） 协同过滤的基本 ...
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2016-04-19 13:48:00
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对于在线商店，主要关心两方面：1. 提升转化率（将不消费的用户转变为消费用户）；2. 提升消费额（已经花钱的人，花更多的强）。 对比了6种方法：1. 协同过滤；2. slope one；3. 基于内容的推荐；4. 混合推荐；5. top rating（按照评分排序）；6. 按照销量排序。
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移动开发 时间：
2015-06-30 12:47:36
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引言 之前有段时间研究过推荐算法，倒不是科研需要，是觉得很想弄明白每天淘宝的时候那些猜你喜欢的东西是怎么冒出来的，还有最近很火的网易云音乐以及虾米音乐的推荐算法，这里很高兴的就是网易云音乐已经被我调教的很棒了，真开心 后来了解到那些企业做的推荐算法多是混合推荐，而我只了解了基础的三种，不过相信万变不...
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编程语言 时间：
2015-04-28 22:19:25
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Hybrid Recommender System based on Fuzzy Clustering and Collaborative Filtering 给出题目，想找的话直接在ElsevierSD里下载即可。 并不是逐句翻译，一些简单的背景比如经济啦什么的直接忽略，不过笔者会在博文里点出来....
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2015-01-20 22:03:38
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对于在线商店，主要关心两方面：1. 提升转化率（将不消费的用户转变为消费用户）；2. 提升消费额（已经花钱的人，花更多的强）
实验场所是移动互联网的一个网站，用户可以用移动设备来访问，并下载app（游戏和应用）。有些app免费，有些收费。作者利用这个实验环境对比了集中推荐算法的效果。
对比了6种方法：
1. 协同过滤；2. slope one；3. 基于内容的推荐；4. 混合推荐；5...
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2015-01-17 18:01:45
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如何进行混合推荐，要考虑两个问题：基础的推荐理论框架和系统的混合设计，也就是组合两个以上算法的方法。
为什么推荐系统需要给出解释：卖家想要宣传特定的产品，而买家则比较关心做出正确的购买决策。解释是一项重要的信息，可以帮助两者在交流过程中提高各自的业绩和效率。
在实际的生产中，我们很少采用这些实验室方法，而是用真实、客观的结果数据，进行A/B测试评估推荐的效果。...
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2014-12-19 17:30:08
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第五章 混合推荐方法
推荐问题可以转换成效用函数，函数的输入为用户和物品，输出为用户和物品的效用——效用是指物品满足某种抽象目标的能力，如：满足用户某方面的需求、或者是满足零售转化率、等等
任何一个推荐系统都是从众多物品中选取N个物品，使得这N个物品的效用总和最大
1. 整体式混合设计
从最底层的特征开始考虑整合
1.1 特征混合方案
如果有多种特征可以用，例如：用户浏...
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2014-12-14 01:58:32
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