关于2015阿里移动推荐算法大赛的总结，第一部分是概括，第二部分是关于推荐算法，第三部分是关于机器学习的预测...
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移动开发 时间：
2015-05-14 10:08:59
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最近在为找工作准备，于是把原来学习过的算法和还没有接触过的算法一一翻出来总结一番。ALS-WR算法是我比较欣赏的一个推荐算法。能够决解很多问题，比SVD还要好用，就是实现起来有点费劲。然而这个算法却在网上比较难找，出现最多的就是大神fansy1990的博文，他的博文分析的很全面，有大局观。但是在ALS_WR算法上也出现了一定的迷惑性。让初学者不知所云。基于此决定自己总结供大家参考，再次表示抱歉，贴图是自己手写的，博文里编辑公式还是硬伤。...
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编程语言 时间：
2015-05-13 21:53:42
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POI推荐算法
这里介绍的算法是基于地点相似度的POI推荐。
该算法非常简单，在某些数据场景中十分有效。
基本的想法是：
将POI名称作为标签处理
一群用户对某个地点感兴趣，那么这群用户中的一部分人感兴趣的其他地点可能与该地点相似；
算法流程：
1）输入地点a, 用户集合X，地点集合Y、用户和地点关系集合
2）找到对a感兴趣的用户子集U；
我们...
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编程语言 时间：
2015-05-08 11:00:12
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一.算法实现 基于p-stable分布，并以‘哈希技术分类’中的分层法为使用方法，就产生了E2LSH算法。 E2LSH中的哈希函数定义如下： 其中，v为d维原始数据，a为随机变量，由正态分布产生; w为宽度值，因为a?v+b得到的是一个实数，如果不加以处理，那么起不到桶的效果，w是...
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编程语言 时间：
2015-05-06 10:55:56
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222
在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可能感...
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编程语言 时间：
2015-04-30 06:19:35
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209
引言 之前有段时间研究过推荐算法，倒不是科研需要，是觉得很想弄明白每天淘宝的时候那些猜你喜欢的东西是怎么冒出来的，还有最近很火的网易云音乐以及虾米音乐的推荐算法，这里很高兴的就是网易云音乐已经被我调教的很棒了，真开心 后来了解到那些企业做的推荐算法多是混合推荐，而我只了解了基础的三种，不过相信万变不...
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编程语言 时间：
2015-04-28 22:19:25
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226
场景： 一个新妈妈给刚出生的宝宝买用品，随着宝宝的长大，不同的阶段需要不同的物品。 这个场景中涉及到考虑用户所处阶段，给用户推荐物品的问题。 如果使用用户协同过滤，则需要根据购买记录，找到与用户处于同一阶段的用户。 不加入分类信息，单纯使用物品信息，则可能因为买了不同牌子的尿布，而判断为非相似用户，...
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编程语言 时间：
2015-04-27 00:20:42
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SVD推荐算法（一）
看了不少论文，总结起来用SVD做推荐主要有两种不同的方式。
1 本质上是memory-based，只不过先用SVD对user-item的评分矩阵做降维，得到降维后的user特征和item特征，可以分别做userbased的协同过滤和itembased的协同过滤。
2 本质上是model-based，跟传统数学意义的SVD没有太大关系，只不过借鉴了SV...
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编程语言 时间：
2015-04-24 21:11:34
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243
