在互联网飞速发展的现代社会，人们每天都要受到成百上千条信息的轰炸，APP推送、新闻热点、信息流广告……一个有效的“信息过滤器”已经成为了人们日常生活的刚需，也是信息供应商在激烈的市场环境中脱颖而出的必杀技。推荐系统正扮演着这样一个角色，它如同筛子一般，帮我们找到最想要的内容。但是，推荐系统过高的技术门槛和研发成本把很多企业挡在了门外。第四范式基于机器学习技术推出的智能推荐产品先荐，专注于内容行业的
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2019-08-15 17:15:04
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剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分，其中这篇是定位：对推荐引擎中的核心算法：协同过滤进行深挖。 首先，千人千面融合各种场景，如搜索，如feed流，如广告，如风控，如策略增长，如购物全流程等等；其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎，这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序”；最后是 ...
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2019-08-14 21:32:01
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1基于CF的推荐算法 1.1算法简介 CF（协同过滤）简单来形容就是利用兴趣相投的原理进行推荐，协同过滤主要分两类，一类是基于物品的协同过滤算法，另一种是基于用户的协同过滤算法，这里主要介绍基于物品的协同过滤算法。 给定一批用户，及一批物品，记Vi表示不同用户对物品的评分向量，那么物品i与物品j的相 ...
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2019-08-11 11:19:56
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一、协同过滤算法的原理及实现
二、基于物品的协同过滤算法详解 ...
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2019-08-11 01:19:35
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基于Hadoop的商品推荐系统 基于特征：基于行为：具有了一定的历史特征。 基于用户： 基于商品： 推荐结果=用户的购买向量*物品的相似度矩阵 物品的相似度：物品的共现次数 1.项目名：GRMS2.添加Maven依赖：pom.xml3.创建包：com.briup.bigdata.project.gr ...
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2019-08-10 23:10:24
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在互联网飞速发展的现代社会，人们每天都要受到成百上千条信息的轰炸，APP推送、新闻热点、信息流广告……一个有效的“信息过滤器”已经成为了人们日常生活的刚需，也是信息供应商在激烈的市场环境中脱颖而出的必杀技。推荐系统正扮演着这样一个角色，它如同筛子一般，帮我们找到最想要的内容。但是，推荐系统过高的技术门槛和研发成本把很多企业挡在了门外。第四范式基于机器学习技术推出的智能推荐产品先荐，专注于内容行业的
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2019-08-08 21:10:36
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spaCy能够比较两个对象，并预测它们的相似程度。 预测相似性对于构建推荐系统或标记重复项很有用。 例如，您可以建议与当前正在查看的用户内容相似的用户内容，或者将支持凭单标记为与现有内容非常相似的副本。 每个Doc、Span和Token都有一个.similarity()方法，它允许您将其与另一个对象 ...
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2019-08-08 13:00:33
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# -*- coding:utf-8 -*-__version__ = '1.0.0.0'"""@brief : 基于新闻的内容推荐系统@details: 详细信息@author : zhphuang@date : 2019-08-07"""import jiebafrom pandas impor ...
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2019-08-07 13:17:07
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推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的
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2019-08-06 22:42:09
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新版的Neo4j图形算法库(algo)中增加了个性化Pagerank的支持，我一直想找个有意思的应用来验证一下此算法效果。最近我看Peter Lofgren的一篇论文《高效个性化Pagerank算法》(Efficient Algorithms for Personalized PageRank)(h ...
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2019-08-04 10:40:55
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