常见的推荐引擎算法： simHash 算法：推荐算法—协同过滤；simHash原理 ...
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2017-11-27 15:12:49
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一:推荐算法分类： 1.按数据使用划分： 协同过滤算法：UserCF, ItemCF, ModelCF 基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性 社会化过滤：基于用户的社会网络关系 协同过滤算法：UserCF, ItemCF, ModelCF 基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性 社会化 ...
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2017-11-04 19:23:24
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前一文中已经对推荐算法做了个简单的介绍，最常用的就是协同过滤，可分为基于用户的或者基于作品的。我以mahout对这两个算法进行了测试，发现只用这两个算法来完成推荐的工作，还远远不够。这两算法有以下问题待解决: 1.数据源的广度和精度。 算法需要大量的user_id,product_id,like_n ...
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2017-10-10 19:13:34
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这个视频只是简单的吧PAI的使用简单的介绍了一遍。 了解什么是CF、ICF、UCF ...
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2017-10-08 14:43:15
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协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征（即每部电影到底有多少浪漫成份，有多少动作成份） 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好，如上图中的Ali ...
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2017-09-18 22:35:57
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深度学习(NLP) LTR(Learn to Rank) 机器学习 boostting与随机森林 EM算法 LDA算法 协同过滤算法 聚类算法简述 ...
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2017-09-03 16:38:06
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 简介 很多网站都有推荐系统，向我们推荐我们想要地或者有可能需要的信息，那么它是怎么实现的呢？因为它们 都采用了推荐算法，在现今的推荐算法之中，最被大家广泛认可和采用的是协同过滤算法。 协同过滤算法 所谓基于内容的推荐，就是说我们的item具备某些 ...
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2017-08-31 18:01:59
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推荐算法大致能够分为下面几类 基于流行度的算法 协同过滤算法（user-based CF and item-based CF） 基于内容的算法（content-based） 基于模型的算法 混合算法 1. 基于流行度的算法 能够依照一个项目的流行度进行排序，将最流行的项目推荐给用户。比方在微博推荐中 ...
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2017-07-29 15:24:32
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推荐算法主要分为基于内容的算法和协同过滤. 协同过滤的两种基本方法是基于邻居的方法(基于内容/物品的协同过滤)和隐语义模型. 矩阵分解乃是实现隐语义模型的基石. 矩阵分解依据用户对物品的评分, 判断出用户和物品的隐语义向量, 然后依据用户和物品的隐语义向量来进行推荐. 推荐系统用到的数据能够有显式评 ...
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2017-07-25 17:19:38
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