推荐系统 简介 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 前景 随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自 ...
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2019-07-27 12:28:20
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一、用户行为数据 一个用户行为表示为6部分，即产生行为的用户和行为的对象、行为的种类、产生行为的上下文、行为的内容和权重。用户行为的统一表示如下： user id 产生行为的用户的唯一标识item id 产生行为的对象的唯一标识behavior type 行为的种类（比如是购买还是浏览）contex ...
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2019-07-26 19:48:17
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在读了FM和FNN/PNN的论文后，来学习一下16年的一篇Google的论文，文章将传统的LR和DNN组合构成一个wide&deep模型（并行结构），既保留了LR的拟合能力，又具有DNN的泛化能力，并且不需要单独训练模型，可以方便模型的迭代，一起来看下吧。 更好的阅读体验请点击这里。 原文：Wide ...
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2019-07-24 13:01:08
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最 近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。 #1.SVDFeature ...
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2019-07-23 09:16:16
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在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。 2013年，国内大数据 ...
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2019-07-22 13:13:44
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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)# 一、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... ...
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2019-07-19 19:10:03
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SV... ...
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2019-07-19 19:01:10
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【论文标题】Wide & Deep Learning for Recommender Systems （DLRS'16） 【论文作者】 Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Ar ...
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2019-07-13 13:35:32
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原文：Factorization Machines 地址：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.393.8529&rep=rep1&type=pdf 一、问题由来 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-throug ...
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2019-07-10 18:39:59
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1、前言 随着IOS，Android应用的普及，对推送消息的需求也越来来重要，目前市面上有的个推推送、极光推送、友盟推送等等，那如何自己搭建一个推荐系统昵？ 2、名词说明： 设备端：消息接收方； 消息服务：负责和设备端建立连接，并推送消息给设备端 消息系统： 消息服务集群； 路由系统：根据消息服务的 ...
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2019-07-09 12:10:20
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