如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积 我们假设每部电影有两个features,x1与x2。x1表示这部电影属于爱情片的程度，x2表示这部电影是动作片的程度，如Romance forever里面x1为1.0（说明电影大部分为爱情），x2=0.01(说明里面有一点动作场面)。 还是像以前一样 ...
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2017-08-24 16:43:19
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摘要： 热门推荐 协同过滤算法 矩阵分解 基于内容的推荐（文本，标签，特征/profile） 基于图的算法 ...
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2017-05-29 23:25:27
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16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16.6 推行工作上的细节：均值归一化 16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16 ...
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2017-05-13 23:29:30
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1、协同过滤 协同过滤不使用item的具体信息，因此可适用性很强，在书籍、电影、音乐上都可用； 协同过滤不适用item的具体信息，因此强者愈强； 冷启动问题无法解决 2、基于内容的推荐 使用声音信号推荐 3、用DL预估偏好 把用户和music各表示成vec 4、提升效率 输入：每个audio，切割成 ...
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2017-05-07 14:56:00
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港真，自己一直非常希望做算法工程师，所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习，今天了解到的算法，就是我们生活中无处不在的推荐系统算法。 其实，向别人推荐商品是一个很常见的现象，比如我用了一个好的商品，向朋友安利之类的。在以前广告系统不发达的时候，我们也是靠口口相传来进行商品的推广。那么为 ...
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2017-04-23 16:47:05
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目前，主要的推荐方法包括：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐和组合推荐。 基于内容的推荐 基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的 ...
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2017-04-01 01:04:15
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一、基于内容的推荐系统(Content Based Recommendations) 所谓基于内容的推荐，就是知道待推荐产品的一些特征情况，将产品的这些特征作为特征变量构建模型来预测。比如，下面的电影推荐，就是电影分为"爱情电影"、“动作电影”一些特征来进行预测。 上述例子，将电影的内容特征作为特征 ...
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2017-03-02 23:26:48
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搜索推荐，主要有以下几种形式：一、根据人口统计学推荐：此推荐方式需要建立用户模型，并且需要获取用户的具体信息，然后根据矩阵运算，计算相似度，此方式最大缺陷是获取用户的隐私，应用不多； 二、基于内容的推荐：根据特定用户的历史数据，推荐出相似的产品。缺点是需要建立item model,比较费时。 三、基 ...
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2016-11-28 23:46:45
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链接：http://www.zhihu.com/question/20326697/answer/58148605 推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特 ...
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2016-09-30 02:12:43
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个性化推荐 概念 分类 协同过滤推荐算法 个性化推荐系统技术概览 个性化推荐系统是一种信息过滤方法，它根据用户与物品之间建立的关系，把用户真正需要的物品推荐给用户，以达到过滤无用信息的目的。 个性化推荐的算法可以分成： 基于内容的推荐算法 关联规则算法 协同过滤推荐算法 等等 协同过滤推荐算法 协同 ...
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2016-07-31 18:59:29
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