转自：http://www.cnblogs.com/suanec/p/6640815.html 感谢分享！ Recommender Systems with Deep Learning Improving Scalability of Personalized Recommendation Syst ...
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2017-07-18 13:40:43
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对学习的定义 学习经验E 完成任务T 绩效指标P 对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在完成T上以P来衡量完成的好坏，并随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习 (常用)机器学习算法，主要是以下两种： 监督学习 非监督学习 （其他）学习算法等 加强学习 推荐系统 （概 ...
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2017-07-15 12:37:01
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协同过滤推荐算法分为基于用户的协同过滤推荐UserCF和基于物品的协同过滤推荐ItemCF。介绍见《协同过滤的实现步骤》 ...
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2017-07-14 23:10:39
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Spark中常用的算法： 3.2.1 分类算法 分类算法属于监督式学习，使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型，应用分类模型，能把数据库中的类标签未知的数据进行归类。分类在数据挖掘中是一项重要的任务，目前在商业上应用最多，常见的典型应用场景有流失预测、精确营销、客户获取、个性偏好等。MLli ...
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2017-07-06 13:26:48
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此次技术沙龙是由百度的高级架构师陈天健和豆瓣首席科学家王守崑为主讲，大主题是推荐系统。 陈天健的主要话题是百度推荐引擎计算平台架构中的流式计算架构。中间有一种因为几个短信有点错过，等视频出来再听一遍，这个笔记基本没啥整理，主要是个备档，感兴趣的同学可以直接去InfoQ看视频。下面把记的笔记抄上来： ...
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2017-07-02 11:41:16
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1.这里面涉及到较为复杂的用户购物状态的推理和判定，如果不借助人工输入，比如通过产品设计提供用户筛选接口，让用户人工输入限制项，典型的比如过滤器，负反馈，则对目前的机器算法是一个非常大的挑战。而推荐天然就是一个被动信息消费的产品，不适合做很重的意图探索交互，因此，这是目前电商平台上的推荐系统面临的一 ...
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2017-06-30 09:50:10
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1. 推荐给PM的协同过滤推荐页面，也可以再看看，复习一下： https://www.zhihu.com/question/19971859 2. 其他的推荐算法和内容 ...
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2017-06-28 21:43:06
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协同过滤的实现 1、收集用户偏好及标准化处理 要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且不同的应用也可能大不相同。 以上列举的用户行为都是比较通用的，推荐引擎设计人员可以根据自己应用的特点添加 ...
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2017-06-23 22:57:06
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推荐系统(RecSys)作为电子商务中一个非常火的应用。主要是为了帮助用户发现可能感兴趣的东西，这样的就叫做个性化推荐系统；而广告商还能够利用结果将内容投放给可能会对它们感兴趣的用户，这就成了个性化广告。比較著名的推荐系统有亚马逊，被RWW(读写网)称为“推荐系统之王”，你从亚马逊买了一本书以后。会 ...
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2017-06-23 11:43:54
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来源：http://www.douban.com/note/245740667/ 提问1： 博涛前辈，您好！打搅您了，我想请教您一些问题。我是一名在读研一学生。研究推荐系统方面的知识。 我一直非常困惑，在实际应用中，给定一个应用系统。比如淘宝，或者给定一个应用系统积累的数据集，怎样用推荐系统的思想着 ...
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2017-06-16 18:23:46
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