目录 推荐模型的分类 条目2 条目3 条目4 条目5 条目6 条目7 条目8 条目9 推荐模型的分类 最为流行的两种方法是基于内容的过滤、协同过滤。 基于内容的过滤： 比如用户A买了商品A，商品B与商品A相似（这个相似是基于商品内部的属性，比如“非常好的协同过滤入门文章”和“推荐系统:协同过滤col ...
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2017-12-20 18:03:53
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原论文在UMAP'16。文章并没有太高深的模型，比较接地气；但其观点与结论很独到，并且在工业界具有很强的实际操作价值。 针对推荐系统的研究大多关注在挖掘用户并不知道但是却与其兴趣相关的物品。不过每个推荐系统所在的领域都有其各自的特点，本文所讨论的是电商领域的推荐系统，在电商领域中，给用户适当地推荐其 ...
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2017-12-17 15:59:37
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最近和很多人探讨、交流推荐系统相关很多事情，喜欢这种理性探讨，这种探讨能够让双方都有收获，一个是负 反馈再有就是对于推荐系统怎样做深入，再有就是推荐系统架构一点思索。 负反馈最近探讨很多一个问题。一直有疑惑，大部分的内容都是关于movielens这种含有客户负反馈的，但是我 只是一个普通的电商网站， ...
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2017-12-09 13:13:22
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作为一个毕业设计、或者作为一个兴趣，往大了说作为一个事业。推荐系统从0开始构建， 确实是有很多问题需要解决，推荐系统本身涉及UI交互、线上服务、数据计算、模型构建，课 程设计或毕业设计没有数据还需要进行数据抓取，确实有许许多多知识以及工作量就是花费很 多时间。 如果是真喜欢这个事，花费时间是很值得的 ...
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2017-12-01 19:46:14
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本章包含以下内容： 首先看一下实战中的推荐系统 推荐引擎的精度评价 评价一个引擎的准确率和召回率 在真实数据集：GroupLens 上评价推荐系统 我们每天都会对喜欢的、不喜欢的、甚至不关心的事情有很多观点。这些事情往往发生的不知不觉。你在收音机上听歌，因为它容易记住或者因为听起来可怕而关注它 — ...
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2017-12-01 15:14:36
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常见的推荐引擎算法： simHash 算法：推荐算法—协同过滤；simHash原理 ...
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2017-11-27 15:12:49
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移动互联网时代搜索引擎依然是重要流量来源以及流量分发渠道，虽然比PC互联网时代权重有所降低。 各大电商淘宝、京东80-90%交易额也是由用户app内搜索、网站内搜索产生，个性化推荐系统本身也和搜索 引擎无论技术还是产品方方面面都与搜索引擎有着关联，我们每天也都和搜索引擎打着交道，搜索知识、 搜索问题 ...
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2017-11-08 14:46:39
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├─algorithm│ Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│ NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│ Python datetime计时程序的实现方法.py│ python du熊学斐波那契实现.py│ python lambda实现求素数的简短代码.py│ Python ...
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2017-11-05 21:16:04
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个性化推荐系统由亚马逊电子商务公司、Netflix电影租赁公司，在线上业务大力使用推荐系统，并大力通过文章、竞赛形式宣传推荐系统。使得个性化推荐系统在电商领域及其受欢迎，并且个性化推荐技术应用到线上个频道，相比于运营配置产品数据，uv、pv、gmv点击转化、订单转化均是大涨个别业务接入个性化推荐系统 ...
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2017-11-04 18:04:49
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个性化推荐系统评价有两个重要指标，一个是召回率一个是准确率。召回率就是：召回率=提取正确信息条数/样本中信息条数。准确率就是：准确率=提取出正确信息条数/提取信息条数。召回率大小直接影响准确率，直接影响机器学习模型、深度学习模型线上效果。 模型实时计算第一步是模型上线，将spark、TensorFl ...
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2017-11-02 14:31:44
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