推荐系统是由一个或者多个算法和策略组成的这样一个系统，其商业价值在于实现产品提供者、产品用户以及推荐平三者的利益共赢。无论从算法的角度还是从商业的角度，效果好不好都是我们所关心的问题，所以实践者们对推荐系统系统提出了各种各样的评测指标来衡量其优劣性和适用性。在介绍这些评测指标之前，我们先要知道一般会... ...
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2017-03-12 23:40:02
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异常检测，广泛用于欺诈检测（例如“此信用卡被盗？”）。 给定大量的数据点，我们有时可能想要找出哪些与平均值有显着差异。 例如，在制造中，我们可能想要检测缺陷或异常。 我们展示了如何使用高斯分布来建模数据集，以及如何将模型用于异常检测。 我们还将涵盖推荐系统，这些系统由亚马逊，Netflix和苹果等公 ...
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2017-03-12 17:45:55
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参数设置很重要，如不知道如何设置，先按照默认的系统参数进行处理，后期根据结果调整参数。 干涉生成时常见的问题是配准问题，调整配准窗口即可。 若生成的干涉图含有明显的轨道残余相位，在去平面版上选择“去除残余相位”选项。 滤波最常用的是“Goldstein”滤波算法。Goldstein的滤波器是可变的， ...
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2017-03-08 13:30:59
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李航的《统计学习方法》 这本书开篇第一章写得特别好，各个模型的算法推导也比较全，基本涵盖了比较经典的判别模型和生成模型。 《机器学习实战》 这本书代码和应用特别多，了解python用法和机器学习算法的代码实现非常方便。 项亮的《推荐系统实践》 这本书个人感觉偏理论一点，伪代码看着都实现不了，不过关于 ...
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2017-03-05 21:12:32
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2017年2月19日, 星期日 ItemCF_基于物品的协同过滤 1. 概念 <!--more--> 2. 原理 如何给用户推荐？ 给用户推荐他没有买过的物品--103 3. java代码实现思路 数据集： 第一步：构建物品的同现矩阵 第二步：构建用户的得分矩阵 第三步：同现矩阵*评分矩阵 第四步： ...
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2017-03-03 01:26:14
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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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数据应用当中，最近邻查询是非常重要的功能。不论是信息检索，推荐系统，还是数据库查询，最近邻查询(Nearst Neighbor Search)可谓无处不在。它要实现的是帮助我们找到数据中和查询最接近的...
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2017-02-25 00:14:34
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的 ...
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2017-02-18 18:49:11
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消息中间件一般两个功能,解耦和异步处理,分别举个例子吧解耦合:比如我们做一个微博产品中的好友系统,就很需要使用消息中间件当我们添加一个关注的时候, 涉及以下几个子系统推荐系统,需要根据你关注的人给你做数据分析搜索系统,需要根据你的数据建立索引feed系统,需要根据你关注的人,发送一条新鲜事统计系统 ...
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2017-02-14 21:45:54
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简介：LibRec是领先的推荐系统Java开源算法工具库，覆盖了70余个各类型推荐算法，有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题。推荐系统是机器学习和大数据技术的经典实际应用，旨在提供高效准确的个性化物品推荐，是现代Web应用的重要组件。项目结构清晰，代码风格良好，测..
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2017-02-13 22:21:52
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