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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(注:这里不再对算法公式累述)1.相似度算法1.1Jaccard距离使用集合中的不同元素的比例来衡量两个集合的区分度，但是存在比较明显的问题无法关注到集合中元素的权重值(评分)1.2余弦相似度利用向量空间解决了权重值(评分)带入相似度计算的问题，非常常用的相似度算法，弥补了Jaccard距离计算的不足1.3Pearson相似度(又名中心余弦相似度)Pearson相似度是对余弦相似度改进，简明来说就
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2019-07-20 14:30:47
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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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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。# 一、推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候... ...
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2019-07-19 18:50:10
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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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一、为什么需要推荐系统？ 1）信息过载(information overload)问题日益严重 2）人找喜欢的物品、资讯变得越来越困难 3）新的产品想脱颖而出、得到关注，亦不容易 二、推荐系统主要能解决什么问题？ 1）人与物的精确匹配，从人找信息，转变为信息找人2）帮助减少马太效应和长尾效应的影响 ...
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2019-07-07 19:06:04
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