在新手接触推荐系统这个领域时，遇到第一个理解起来比较困难的就是协同过滤法。那么如果这时候百度的话，得到最多的是奇异值分解法，即（SVD）。SVD的作用大致是将一个矩阵分解为三个矩阵相乘的形式。如果运用在推荐系统中，首先我们将我们的训练集表示成矩阵的形式，这里我们以movielen数据集为例。这个数据 ...
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2016-10-25 02:01:44
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现在假设你有100万个用户，每次对一个用户进行一次推荐时，需要计算100万次距离。如果每一秒需要进行多次推荐的话计算次数会十分巨大，系统会很慢。正式的说话是，基于令居的推荐系统的主要缺点是延迟性太差。 1 ）基于用户的过滤的两个主要问题： 1.扩展性问题： 随着用户数量的增大，计算量会增大，基于用户 ...
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2016-10-23 20:07:34
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显式评级：显式评级是指用户显式的给出物品的评价结果，例如直接打分 显式评级存在的问题： 1 用户大多具有懒惰性，不愿意对物品进行评级：例如大部分人对购买的物品不愿意给出评价，这体现了一种用户懒惰行为 2 用户可能撒谎或者只给出部分信息：如果某人克服了懒惰性，真的对物品进行评分，该用户也可能撒谎 3 ...
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2016-10-23 17:28:33
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通用精准化推荐平台 平台结构 以下为推荐流程可视化系统设计图 以下为推荐结果可追溯系统设计图 通过推荐流程可视化系统以及推荐结果可追溯系统，我们可以解决原有推荐系统架构的问题 推荐流程可视化系统 --------------------------... ...
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2016-10-22 17:37:00
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承接上文：
http://blog.csdn.net/wangqi880/article/details/52875524
对了，每台机子的防火墙要关闭哈，不然spark集群启动不起来
前一次，...
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2016-10-22 12:25:47
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推荐系统实践 第一章：好的推荐系统 推荐系统实验方法： 离线实验 用户调查 在线实验：AB测试，将用户分成不同的组，然后不同组里面用不同算法，最后根据后台日志数据库，分析得出哪些算法比较好 推荐系统的测评指标 1、 用户满意度（用户调查，在线实验） 2、 预测准确度（离线） 打分系统： TOPN 推 ...
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2016-10-21 19:07:59
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最近我与同学参加2016Byte Cup国际机器学习竞赛，对推荐系统一无所知的我们只能参考别人的文章。这里我们找到一篇比较好的文章：是北大博士吴金龙的博士论文。这里主要是记录学习其中受限玻尔兹曼机的过程。 下面PSP表格是预计各个模块所化时间。 实际各个模块所花时间 受限玻尔兹曼机原理 在推荐系统中 ...
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2016-10-19 19:15:43
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http://deeplearning.net/reading-list/ 机器学习应用： ·推荐系统（商品，交友，婚恋网站） ·计算机视觉 ·无人驾驶汽车 ·搜索领域 ·语音识别 ·知识问答 ·脑力游戏领域（alphaGo） ·智能医疗 机器学习解决的问题： ·有监督的学习 通过样本（人工标注的数 ...
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2016-10-19 16:49:14
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推荐系统的目标是向用户推荐他没有体验过的那些物品，没体验过的物品有很多，推荐哪一个呢，这需要预测用户对某个物品的评分，评分高的物品被推荐给用户，所以推荐系统的本质其实是一个预测问题。协同过滤会先算用户的相似度，然后把相似用户给物品的评分乘以两者的相似度，作为目标用户对物品的预测评分，预测评分大的加入 ...
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2016-10-17 23:08:36
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转自http://www.phpchina.com/portal.php?mod=view&aid=40273, 获取更详细资料请参看原文 一 什么是推荐系统 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费 ...
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2016-10-16 00:44:18
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