http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjcyNjE5MQ==&mid=2650486420&idx=1&sn=6c6884edabd123b9d2262cde900ba4df&scene=21#wechat_redirect ...
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2017-02-13 00:10:01
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场景主要负责对用户意图的识别，对于场景的判断，需要结合用户的实时行为，来明确用户的意图是发散还是聚焦的，不同的场景采用不同的算法进行组装，比如在首页或者频道栏用户的目的性不是那么强，为了增加用户的粘性，可以基于标签分类的推荐、协同过滤、最新最热等的算法进行推荐。在用户浏览到某一应用的详情页，那么用户 ...
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2017-02-10 01:48:22
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机器学习 什么是机器学习？业界有如下定义： ? ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed ...
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2017-02-06 14:21:13
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在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用 ...
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2017-02-04 16:18:47
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http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1002887002#/learn/video?lessonId=1003387781&courseId=1002887002 可以用余弦相似度来计算两者的相似度。 如果两者关系为0，可以节省计 ...
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2017-02-03 14:32:25
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一、推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是： (1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区，通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制，有的考虑工程实现问题较少，推荐系统 ...
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2017-01-26 07:42:35
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推荐系统 1.缘起 糖豆作为国内最大的广场舞平台，全网的MAU已经超过4000万，每月PGC和UCG生产的视频个数已经超过15万个，每月用户观看的视频也超过100万个。然而之前糖豆APP首页主要还是依赖内容编辑手工推荐来发现内容，每天的推荐量也是几十个而已。明显可见千人一面的内容分发效率比较低下，继 ...
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2017-01-21 21:21:33
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转自：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html 本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 在现今的推荐技术和算法中， ...
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2017-01-17 16:11:03
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总结：构建基于人的协同过滤模型，以自己的评价或者购买过的商品构建输入向量，计算与模型中其他人的的相似度，然后sum(相似度*评分)/sum(所有评价过此商品的人的相似度)来计算物品推荐值。 对于大规模的物品时，不可能对实时的为每个人计算相似度，然后进行物品的推荐，此时的做法是构建基于物品的协同过滤模 ...
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2017-01-07 10:50:53
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