推荐系统的技术要点包括对用户行为以及用户信息数据化后的标签系统的建立、对于用户行为的分析、数据库的设计等。文章针对分析用户行为的标签系统的建设进行了详细的研究。推荐系统的标签系统主要分为三大模块，其一是建立资源的标签系统，其二是建立用户的标签系统，其三是这两个标签系统之间的关系，即如何通过用户标签系 ...
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2019-02-11 21:31:57
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协同过滤是一种非常流行的推荐算法，通常协同过滤可以分为两种类型：邻域模型和矩阵分解模型。基于邻域的协同过滤算法包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。隐语义模型是对矩阵分解的改进，通过矩阵分解建立了用户和隐类之间的关系，物品和隐类之间的关系 ，最终得到用户对物品的偏好关系。隐语义模型问世 ...
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2019-02-11 20:07:28
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协同过滤算法以其出色的计算速度和健壮性，在全球范围内特别是在互联网领域中取得了巨大成功。文章介绍了基于物品的协同过滤算法的基本思想和实现步骤，以及应用于实际图书推荐项目中的效果和产生的问题。基于物品的协同过滤算法的基本原理是和某用户历史上感兴趣的物品，越相似的物品，越有可能在用户的推荐列表中获得比较 ...
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2019-02-10 23:09:15
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选择合适的评测方法对推荐系统进行评测，对于提高推荐系统的推荐质量至关重要。评测方法主要有离线实验，用户调查和在线实验三种。离线实验使用服务器日志文件中的用户行为数据进行评测。用户调查需要有真实的用户参与推荐系统的测试，以获得关于推荐系统推荐质量的宝贵信息。可以进行在线实验做AB测试，获得不同算法在线 ...
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2019-02-10 20:14:31
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如今主流推荐系统的重点由三个部分组成:有关物品检索，物品排序以及用户特征提取。用户特征通过用户特点，用户的购书记录，用户搜索的关键字，用户的评分收藏行为等方法进行获取。可以使用聚类的方式对用户特征进行降维。在取得用户的兴趣以后，推荐系统应该按照特点找到和用户有关的物品。通常根据倒排索引技术完成有关物 ...
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2019-02-10 19:00:05
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依据网络用户对于信息的喜好程度，通过寻找信息之间的相关性或用户之间的相似性程度从而为用户提供有效内容的推荐算法即为协同过滤推荐算法。协同过滤推荐算法是推荐算法中应用最广泛，最成功的。它又分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方式。前者是基于用户之间的相似性进行推荐，而后者是基于项目之间的相似 ...
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2019-02-10 00:09:41
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推荐系统是feed流背后的服务，从今日头条到手机百度、淘宝，所有app都有feed化的趋势，重要性不言而喻，这里说说我了解的推荐系统，有疏漏之处烦请指正。 相关资料 项亮的《推荐系统》想必都有耳闻，虽然成书较早内容和现在主流的embeding、神经网络方法有所不同，仍有助于了解领域相关知识。 较新的 ...
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2019-02-09 10:38:09
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推荐系统对所有用户的意见进行综合分析，将有价值的意见提供给适合的用户。可以根据用户的特点提供个性化服务，并及时进行自动调整。58 主要推荐算法：6 (1)基于关联规则的推荐 44 以产品间关联规则为基础，通过数据挖掘发现项目之间潜在的联系以实施连带推荐 (2)基于内容的推荐 81 通过提取用户的购买 ...
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2019-02-08 23:39:34
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突破传统线下获客的局限，节省人力、物力，获客范围扩大化，双向支持资金端和资产端。 1、花样活动接口现接现用 仁润系统深度集成各种运营支持模块，包括：多级好友推荐系统、微信扫码推广系统、实时交易展示系统、微信客服系统、APP分享、boss数据移动端、车辆估价系统、GPS嵌入定位系统、加盟商分润系统、闲 ...
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2019-01-29 18:30:20
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1.定义挖掘目标定义挖掘目标即是指要在开始挖掘前，明确挖掘的目的，要达到什么效果？比如对于用户网上看视频，我们想做的可能是对视频进行关联分析或协同过滤，向用户推荐下一部视频；对于商品或新闻下的评论，我们可能想做的是对评论进行情感分析，来判断新闻或商品的正负情感/好坏；对于旅游公司，我们可能想做的是查 ...
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2019-01-28 15:12:32
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