初学推荐系统相关内容，写写自己读《推荐系统实践》的读书笔记。 推荐系统： 对用户来说推荐系统帮助用户发现自己想要的商品，对于商品来说找到对其感兴趣的用户，前者例如电影，歌曲的推荐，后者例如广告推送。 产生推荐系统主要是因为信息过载，用户难以从大量信息中发现自己想要的信息。 对于物品来说，在线上购物网 ...
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2018-01-02 15:17:38
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阿里妹导读：以深度学习为代表的人工智能在图像、语音和NLP领域带来了突破性的进展，在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide& deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm用于计算语义相关性，deepfm增加了特征组合的能力，deep CF用深度学习实现协同过滤，rnn reco ...
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2017-12-30 14:48:54
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从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例，介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品（回复“推荐”阅读），58转转的宝贝为闲置物品，品类多种多样，要做统一的宝贝画像比较难，而分类别做宝贝画像成本又非常高，所以更多的是进行用户画像、分类预测推荐、协同过滤推荐等个性化推荐。 有些同学反馈，他们的产 ...
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2017-12-25 17:03:57
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一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统： 1）线下推荐子系统； 2）线上推荐子系统； 3）效果评估子系统； 后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。 二、线下推荐子系统 线下推荐子系统又主要分为线下挖掘模块、数据管理工具两大部分。 线下挖掘模块 ...
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2017-12-25 16:59:53
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将word2vec思想拓展到序列item的2vec方法并运用到推荐系统中，实质上可以认为是一种cf 在word2vec中，doc中的word是具有序列关系的，优化目标类似在max对数似然函数 应用在item2vec上，可以有两种看待方式： （1）如果item是强时序关系的，那么对某一次序列中的ite ...
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2017-12-23 19:11:03
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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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推荐算法大致可以分为以下几类： 基于流行度的算法 协同过滤算法 基于内容的算法 基于模型的算法 混合算法 基于流行度的算法 协同过滤算法 基于内容的算法 基于模型的算法 混合算法 ...
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2017-12-13 02:01:22
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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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