因为开发了一个新闻推荐系统的模块，在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法（Content Based Recommendation），于是借此机会，基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解，用尽量清晰明了的语言，结合算法和自己开发推荐模块本身，记录下这些过程，供自己回顾，也供大家参考~ 目录 ...
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2018-07-07 15:56:54
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16.1问题形式化 (1)讲推荐系统的原因主要有以下几点: 1.推荐系统是一个很重要的机器学习的应用，虽然在学术界上占比较低，但是在商业应用中非常的重要，占有很高的优先级。 2.传达机器学习的一个大思想：特性是可以学习而来的，不需要人工去选择。 (2)说明的案例：电影推荐系统 希望创建一个算法来预测 ...
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2018-07-07 15:53:32
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【论文标题】Improving Implicit Recommender Systems with View Data（IJCAI 18） 【论文作者】Jingtao Ding , Guanghui Yu , Xiangnan He , Yuhan Quan ,Yong Li , Tat-Seng ...
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2018-07-05 13:28:38
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恢复内容开始 前言 Netflix电影推荐的百万美金比赛，把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘算法之一。也正是由于Netflix的比赛，让企业界和学科界有了更深层次的技术碰撞。引发了各种网站“推荐”热，个性时代已经到来。 一、 推荐系统概述 电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一，亚马逊就 ...
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2018-06-21 00:02:21
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在学习推荐系统、机器学习、数据挖掘时，python是非常强大的工具，也有很多很强大的模块，但是模块的安装却是一件令人头疼的事情。 现在有个工具——anaconda，他已经帮我们集成好了很多工具了！anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编 ...
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2018-06-17 13:32:30
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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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2018-06-15 21:47:58
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SVD一般应用场景--推荐系统，图像压缩。 1、直观感受。 SVD其实就是将矩阵分界，直观感受如图。就是将A矩阵分界成U，S，V三个矩阵相乘。一般推荐系统中用的多。S是对角阵，里面的特征值是从大到小排列的。 2、前述知识。 一个矩阵乘以一个向量结果还是一个向量，并且等于原始向量的倍，相当于对原始向量 ...
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2018-06-12 00:47:54
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本文来自携程技术中心基础业务研发部的《应用架构涅槃》系列分享。据基础业务研发部负责人李小林介绍，互联网二次革命的移动互联网时代，如何吸引用户、留住用户并深入挖掘用户价值，在激烈的竞争中脱颖而出，是各大电商的重要课题。通过各类大数据对用户进行研究，以数据驱动产品是解决这个课题的主要手段，携程的大数据团 ...
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2018-05-21 14:45:23
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我对推荐系统很感兴趣，虽然我还是个菜鸟，对大数据了解的还不够多。但在学习之中！我相信有朝一日我会成为大数据方面的专家。 据我目前的理解，推荐系统是对客户的隐形需求进行深入的挖掘。在市面各个领域，应用也是非常之广泛。像新浪微博、抖音、今日头条、淘宝等电商等等系统中，推荐系统都具有很大的作用。带来的价值 ...
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2018-05-20 16:40:16
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前题 要做推荐系统的前题，就是要信息出现过载， 即如何从成千上万的物品中，选出最合适的物品供用户参考。 如果可供选择的基数仅有几个， 就不需要推荐系统了， 直接把所有选项提供给用户就行了。 推荐技术 基于内容推荐 基于内容相似度的进行推荐，顾名思义，把与你 喜欢的内容 和 相似内容 推荐给你。怎么来 ...
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2018-05-16 19:52:42
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