由于某些原因呢，需要了解推荐系统，现在就推荐系统做一个总结。 一、什么是推荐系统 顾名思义，推荐系统就是我给你做推荐，比如你到北京旅游了，会推荐你去故宫、长城等地方，但是为什么会给你推荐这些地方呢，而不推荐你去早晚高峰的西二旗站呢，这就是推荐系统需要做的。 推荐系统就是根据某一个参照，按照一定的规则 ...
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2021-01-02 11:17:53
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新年伊始是我们反思过去和计划未来的时候。基于此，我想借此机会回顾身为深度学习/计算机视觉工程师的行业经历。2017年1月，我在旧金山的一家名为TrueAccord的公司工作。当时，我正使用时间序列和表格数据构建传统的推荐系统。互联网充斥着博客文章和论文，主要描述超越人类的新型前沿的深度学习模型。我迅速将热情投入到这个令人无比兴奋的新领域。尽管具备一些关于深度学习的理论知识，但是我的实践经验非常有限
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2020-12-22 12:43:42
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目录推荐系统一、导入模块二、收集数据三、数据预处理3.1 无评分电影处理四、协同过滤算法-基于用户的推荐4.1 余弦相似度4.2 数据标准化处理五、预测六、测试 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblog ...
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2020-12-15 12:39:54
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今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它发表于2016年，作者是Google App Store的推荐团队。这年刚好是深度学习兴起的时间。这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测，可 ...
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2020-12-15 11:47:01
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主要内容 1. 协同过滤思想2. 推荐系统架构3. 推荐系统流程4. 推荐系统处理数据流程。5. python 文件预处理 Hive 数据。6. dubbo 服务使用。 一、协同过滤 协同过滤（Collaborative Filtering）技术，是推荐系统中应用最为广泛的技术之一，协同过滤算法主要 ...
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2020-11-30 15:32:24
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前天的《1分钟了解“协同过滤”》，很多同学点了赞，今天接着用通俗的语言说说“基于内容的推荐”，也保证pm弄懂。什么是基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）？答：通过用户历史感兴趣的信息，抽象信息内容共性，根据内容共性推荐其他信息。比如，如何通过基于内容的推荐，来对求职者A进行职位推荐？答：简要步骤如下找到用户A历史感兴趣的职位集合找到职位集合的具化内容抽象具化内容
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2020-11-18 12:19:20
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工程架构方向的程序员，看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后，发现其实没有这么难。今天的1分钟系列，给大家介绍下推荐系统中的“协同过滤”，绝无任何公式，保证大伙弄懂。什么是协同过滤（CollaborativeFiltering）？答：通过找到兴趣相投，或者有共同经验的群体，来向用户推荐感兴趣的信息。举例，如何协同过滤，来对用户A进行电影推荐？答：简要步骤如下
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2020-11-18 12:19:03
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年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法，没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，只有通俗的案例，每篇1分钟，保证弄懂。《从电影推荐开始，聊协同过滤》什么是协同过滤协同过滤的3步骤一张excel表格，秒懂协同过滤《从职位推荐开始，聊内容推荐》什么是基于内容的推荐基于内容的推荐的3步骤明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果《我不是潘金莲，聊相似性推荐》没有用户行为数据，能不能做电影推荐相似度
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2020-11-16 13:53:59
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简介 推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。 我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，某度上的搜索列表，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于推荐算法和系统. 本片文章讲述有哪些常用的推荐算法, 协同过滤推荐算法的原理, 以及如何使用协同过滤算法设计一个商品推荐毕业设计系统. 常见推荐算法 协同过滤 ...
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2020-11-04 17:47:44
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推荐系统遇上深度学习(九十七)-[阿里]使用用户未点击行为增强序列推荐效果 2020.10.31 22:01:14 在推荐场景中，用户行为序列往往是很重要的一类特征，但过去介绍的模型中，大都只使用了用户有交互行为的序列，如点击序列，下单序列，这相当于是一种正反馈。而负反馈序列（包括显示负反馈如不喜欢 ...
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2020-11-02 10:47:37
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