摘要： 以前的推荐使用用户的明确反馈，我们使用隐反馈； 文中方法优化过程和数据量呈线性关系；可以很好地和已有系统融合； 我们讲给出一个方法的解释。 1、介绍 1）电子商务对推荐要求很大 2）传统的推荐方法： 一、基于内容，缺点：数据不好搜集 二、协同过滤：优点：领域无关，可以捕获基于内容难以获得的信 ...
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2017-05-21 09:48:32
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0 推荐技术 1）协同过滤： （1）基于user的协同过滤：根据历史日志中用户年龄，性别，行为，偏好等特征计算user之间的相似度，根据相似user对item的评分推荐item。缺点：新用户冷启动问题和数据稀疏不能找到置信的相似用户进行推荐。 （2）基于item的协同过滤：根据item维度的特征计算 ...
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2017-05-17 00:50:32
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16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16.6 推行工作上的细节：均值归一化 16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16 ...
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2017-05-13 23:29:30
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(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景 协同过滤（collaborative filtering）是推荐系统经常使用的一种方法。cf的主要思想就是找出物品类似度高的归为一类进行推荐。cf又分为icf和ucf。icf指的是item collabo ...
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2017-05-13 14:29:42
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1、协同过滤 协同过滤不使用item的具体信息，因此可适用性很强，在书籍、电影、音乐上都可用； 协同过滤不适用item的具体信息，因此强者愈强； 冷启动问题无法解决 2、基于内容的推荐 使用声音信号推荐 3、用DL预估偏好 把用户和music各表示成vec 4、提升效率 输入：每个audio，切割成 ...
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2017-05-07 14:56:00
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在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用图模型做协同过滤的方法，包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法。现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结。 1. SimRank推荐算法的图论基础 SimRank是基于图论的，如果用于推荐算法，则它假设用户和物品在空间中形成了一张图。而这 ...
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2017-05-03 17:24:52
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一 背景 1、现今 ，个性化技术被广泛用于推荐系统 。 特别是基于用户的偏好数据进行个性化预測的 协同过滤算法，已被证是实际可行的。然而 在某种程度上我们并不知道个性化推荐是否总是 能优于非个性化推荐.《Performance of recommender algorithms on top-n r ...
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2017-04-29 10:55:52
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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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2017-04-24 10:00:36
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基于协同过滤的推荐引擎（理论部分）时隔十日，终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的，结合3.29日写的日记完成了这篇实战。数据集准备数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据里的ml...
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2017-04-16 11:29:00
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在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这 ...
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编程语言 时间：
2017-04-07 18:24:09
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