博客安排1.PCA原理及其应用(两篇）2.线性规划问题3.正则化方法3.拉格朗日乘法算子4.SVM5.ICA原理6.聚类分析7.EM算法8.推荐系统9.SVD10.高斯分布
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2014-06-10 15:04:35
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通过Mahout构建推荐系统时，假设我们须要添?某些过滤规则（比方：item的创建时间在一年以内），则须要用到IDRescorer接口，该接口源代码例如以下：packageorg.apache.mahout.cf.taste.recommender;/****A{@linkRescorer}whic...
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2014-06-09 19:10:29
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博主是自然语言处理方向的，不是推荐系统领域的，这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序，先上程序，一共55行。不在意细节的话，55行的程序已经表现出了协同过滤的特性了。就是对每一个用户找4个最接近的用户，然后进行推荐，在选择推荐的时候是直接做的在4个用户中选择该用户item没...
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2014-06-07 07:19:12
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所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。
在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。
一、基于内容推荐
基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要...
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Web程序 时间：
2014-06-01 09:41:45
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1.算法简介
协同过滤（collaborative filtering）的核心思想：利用其他用户的行为来预测当前用户。协同过滤算法是推荐系统中最基本的，同时在业界广为使用。根据使用的方法不同，可以分为基于用户（user-based）、基于物品（item-based）的最近邻推荐。
基于用户的最近邻推荐的主要思想：对于一个给定的评分集，找出与当前用户u口味相近的k个用户；然后，对...
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2014-05-24 17:59:03
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1.算法简介协同过滤（collaborative
filtering）的核心思想：利用其他用户的行为来预测当前用户。协同过滤算法是推荐系统中最基本的，同时在业界广为使用。根据使用的方法不同，可以分为基于用户（user-based）、基于物品（item-based）的最近邻推荐。基于用户的最近邻推荐的...
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2014-05-24 13:23:43
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摘要：个性化推荐很多读者都听说过，但真正它是什么，可能大多数人都说不上来或者并不真正了解，而对于其发展现状和前景，大家也没有一个统一的认识。本文很详尽地介绍了个性化推荐的；理论概念，并深入分析了其面临的10大挑战。个性化推荐经常被人误解为细分市场和精准营销这两个概念。虽然它们之间有一些联系，但实质上...
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2014-05-23 12:10:36
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转载一篇文章，作为记录，有时间去看一遍～为了方便大家从理论到实践，从入门到精通，循序渐进系统地理解和掌握推荐系统相关知识。特做了个读物清单。大家可以按此表阅读，也欢迎提出意见和指出未标明的经典文献以丰富各学科需求（为避免初学者疲于奔命，每个方向只推荐几篇经典文献）。1.
中文综述(了解概念-入门篇)...
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2014-05-18 19:14:11
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(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)...
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编程语言 时间：
2014-05-18 05:13:44
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434
原文链接：Netflix recommendations: beyond the 5
stars(Part 1),(Part 2)原文作者：Xavier Amatriainand Justin
Basilico翻译：大魁前言Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司，也是著名的...
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Web程序 时间：
2014-05-09 23:04:26
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