项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述：从给定的豆瓣用户名中，获取该用户所有豆瓣好友列表，从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书，如果同一本书被不同的好友评5星，评分人数越多推荐度越高。 输入：豆瓣用户名 输出：豆瓣好友中评分最高，评分人数最多，且我没读过的10本书 步骤构想：1. 通过给定的 ...
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2017-12-30 00:26:40
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从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例，介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品（回复“推荐”阅读），58转转的宝贝为闲置物品，品类多种多样，要做统一的宝贝画像比较难，而分类别做宝贝画像成本又非常高，所以更多的是进行用户画像、分类预测推荐、协同过滤推荐等个性化推荐。 有些同学反馈，他们的产 ...
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2017-12-25 17:03:57
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最近和很多人探讨、交流推荐系统相关很多事情，喜欢这种理性探讨，这种探讨能够让双方都有收获，一个是负 反馈再有就是对于推荐系统怎样做深入，再有就是推荐系统架构一点思索。 负反馈最近探讨很多一个问题。一直有疑惑，大部分的内容都是关于movielens这种含有客户负反馈的，但是我 只是一个普通的电商网站， ...
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2017-12-09 13:13:22
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移动互联网时代搜索引擎依然是重要流量来源以及流量分发渠道，虽然比PC互联网时代权重有所降低。 各大电商淘宝、京东80-90%交易额也是由用户app内搜索、网站内搜索产生，个性化推荐系统本身也和搜索 引擎无论技术还是产品方方面面都与搜索引擎有着关联，我们每天也都和搜索引擎打着交道，搜索知识、 搜索问题 ...
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2017-11-08 14:46:39
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娱乐休闲必备应用- 高清视频在线观看- 支持缓存，随时随地想看就看，看视频省流量，无WiFi也优雅- 看视频无广告，深得人心- 推荐超精准，不要太惊讶，通过人工智能揣摩你的兴趣并完成个性化推荐，越用它，他越懂你- 海量视频，新鲜看不停，音乐、搞笑、社会、小品、生活、影视、娱乐、呆萌、游戏、原创、开眼 ...
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2017-11-05 22:21:17
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个性化推荐系统由亚马逊电子商务公司、Netflix电影租赁公司，在线上业务大力使用推荐系统，并大力通过文章、竞赛形式宣传推荐系统。使得个性化推荐系统在电商领域及其受欢迎，并且个性化推荐技术应用到线上个频道，相比于运营配置产品数据，uv、pv、gmv点击转化、订单转化均是大涨个别业务接入个性化推荐系统 ...
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2017-11-04 18:04:49
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个性化推荐系统评价有两个重要指标，一个是召回率一个是准确率。召回率就是：召回率=提取正确信息条数/样本中信息条数。准确率就是：准确率=提取出正确信息条数/提取信息条数。召回率大小直接影响准确率，直接影响机器学习模型、深度学习模型线上效果。 模型实时计算第一步是模型上线，将spark、TensorFl ...
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2017-11-02 14:31:44
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线上系统有些业务是每天几百篇增量数据个性化，或者是运营每天选定几百、几千个商品sku池子个性化，这种是比较好进行存储管理以及实现的。全站数据进行个性化，每个人相关数据一般就只有几个几十个多个上百个，这个量级数据还可以缓存存储，可以存下来的。 几亿sku全部存储，几十亿上百亿评论数据，这么大数据量怎样 ...
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2017-10-31 14:25:58
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最近在个性化推荐系统的优化过程中遇到一些问题，大致描述如下：目前在我们的推荐系统中，各个推荐策略召回的item相对较为固定，这样就会导致一些问题，用户在多个推荐场景（如果多个推荐场景下使用了相同的召回策略）、多次请求时得到的结果也较为固定，对流量的利用效率会有所降低；尤其对于行为较少的用户，用来作为 ...
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2017-10-27 19:08:25
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个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的，国内应用个性化推荐技术最早应该是豆瓣，在web2.0兴起时做了很多尝试，给网民带来很多新鲜感觉、体验。后来是国外电影租赁网站netflex推波助澜，再到今日头条火热、电商巨头亚马逊对于个性化推荐背书、微博Feed流对于个性化推波助澜。杉枫了解到历史是这个 ...
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2017-10-27 13:30:02
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