(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 ...
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2019-08-02 20:16:08
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推荐系统中的策略与算法互补算法可以做全局排序，但是一刷的推荐位的数量是固定的，有限的，那么如何保证一刷的之中内容的多样性呢？先从排序结果中依次挑出一些能代表一个或者几个维度（从大到小的几个维度）的元素，然后按照打散规则（比如不同作者相互隔开）的规则打散。算法能解决排序问题，作为互补，多样性和打散策略 ...
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2019-08-02 13:04:22
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一、推荐系统概述 1.1 概述 推荐系统目前几乎无处不在，主流的app都基本应用到了推荐系统。例如，旅游出行，携程、去哪儿等都会给你推荐机票、酒店等等；点外卖，饿了么、美团等会给你推荐饭店；购物的时候，京东、淘宝、亚马逊等会给你推荐“可能喜欢”的物品；看新闻，今日头条、腾讯新闻等都会给你推送你感兴趣 ...
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2019-07-30 23:19:48
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基于Hbase的一个简单的商品推荐系统 博客分类： 架构 纵观业界的电商网站，我站在一个用户的角度来看，商品推荐有很多种： 一种是通过我搜索、查看的那件商品的，系统统计出搜索、查看该商品的其他用户搜索、查看其他商品的次数，把排名靠前的推荐给我，当当的一个栗子： 我查看了《Hadoop 权威指南》，系 ...
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2019-07-29 09:17:38
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文章目录1. LDA模型是什么1.1 5个分布的理解1.2 3个基础模型的理解1.3 LDA模型2. 怎么确定LDA的topic个数？3. 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？4. 参考文献5. 代码实现 1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤： 一个函数：gamma函数。 四个分... ...
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2019-07-28 17:48:01
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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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一般我们可以找出用户购买的所有去拼数据里频繁出现的项集序列，然后做频繁集挖掘，找到满足支持度阈值的关联去拼的频繁N项集或者序列。如果用户购买了频繁项集N项集或者序列里的部分商品，那么我们就可以将频繁序列或频繁项集里的其他物品按移动的评分规则推荐给用户，这个评分规则可以包括支持度、置信度和提升度等。 ...
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2019-07-26 21:30:55
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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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