旅游推荐系统的演进 http://tech.meituan.com/travel-recsys.html 背景 度假业务在整个在线旅游市场中占据着非常重要的位置，如何做好做大这块蛋糕是行业内的焦点。与美食或酒店的用户兴趣点明确（比如找某个确定的餐厅或者找某个目的地附近的酒店）不同，旅游场景中的用户兴 ...
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2017-05-18 21:34:58
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1 关于机器学习 机器学习是实现人工智能的手段, 其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习, 改善具体算法的性能 多领域交叉, 涉及概率论、统计学, 算法复杂度理论等多门学科 广泛应用于网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐系统、广告投放、信用评价、欺诈检测、股票交易和医疗诊断等应用 机器学习的分类 监督学 ...
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2017-05-18 18:39:27
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上图：反映北京出租车轨迹数据分布的热度图，微软亚洲研究院供图 近年来，城市计算（Urban Computing）逐渐走入公众视野，并且越来越受到社会关注。这是一个以计算机科学为基础、涉及了多项其他技术的新兴交叉领域，其中以智能交通这项典型应用最广为人知。 ...
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2017-05-17 17:25:34
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0 推荐技术 1）协同过滤： （1）基于user的协同过滤：根据历史日志中用户年龄，性别，行为，偏好等特征计算user之间的相似度，根据相似user对item的评分推荐item。缺点：新用户冷启动问题和数据稀疏不能找到置信的相似用户进行推荐。 （2）基于item的协同过滤：根据item维度的特征计算 ...
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2017-05-17 00:50:32
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转自http://blog.csdn.net/zhangjunjie789/article/details/51379127 如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。 冷启动问题主要分为三类： （1） 用户冷启动：如何给新用户做个 ...
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2017-05-16 21:33:31
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近年来阿里不断运用深度学习、强化学习等人工智能领域的相关知识优化自身电商平台的搜索引擎和推荐系统，让其从冷冰冰的系统不断成长为越来越懂用户的智能购物助手。日前，《尽在双11》人工智能部分执笔人&阿里技术专家乐田与仁重就“人工智能／机器学习技术在电商场景下的..
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2017-05-16 14:56:41
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转自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/52704986 最近开始学习推荐系统，特记录一下学习过程并做个分享。推荐系统是什么不用多说，这里先介绍一下推荐系统的各种评测指标。1、用户满意度这个指标应该是最能体现一个推荐系统好坏的指标 ...
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2017-05-15 21:00:18
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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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原文地址 从50多分钟到3分钟的优化 某推荐系统需要基于Spark用ALS算法对近一天的数据进行实时训练, 然后进行推荐. 输入的数据有114G, 但训练时间加上预测的时间需要50多分钟, 而业务的要求是在15分钟左右, 远远达不到实时推荐的要求, 因此, 我们与业务侧一起对Spark应用进行了优化 ...
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2017-05-13 19:04:08
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(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景 协同过滤（collaborative filtering）是推荐系统经常使用的一种方法。cf的主要思想就是找出物品类似度高的归为一类进行推荐。cf又分为icf和ucf。icf指的是item collabo ...
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2017-05-13 14:29:42
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