全文检索、数据分析挖掘、推荐系统、广告系统、图像识别、海量存储、快速查询 l Hadoop介绍 n Hadoop来源与历史 n Hadoop版本 n Hadoop开源与商业 l HDFS系统架构 n NameNode功能与原理 n DataNode功能与原理 n SecondaryNameNode功 ...
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2016-06-23 20:35:46
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180
1：概述
2：原理简介
3：代码实现
一：概述
基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。其实，很多研究人员把基于邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式
在研究基于图的模型之前，首先需要将用户的行为数据，表示成图的形式，下面我们讨论的用户行为数据是用二元数组组成的，其中每个二元组...
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编程语言 时间：
2016-06-21 07:57:31
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236
1：联系用户兴趣和物品的方式
2：标签系统的典型代表
3：用户如何打标签
4：基于标签的推荐系统
5：算法的改进
源代码查看地址：github查看
一：联系用户兴趣和物品的方式
推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品，这种联系方式需要依赖不同的媒介。目前流行的推荐系统基本上是通过三种方式联系用户兴趣和物品。
1：利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品...
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2016-06-16 14:37:25
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最近在学习研究推荐系统算法。比较常见的两种是基于好友关系的协同推荐，以及基于物品特征、特性的协同推荐。 其实基于人协同推荐存在一种非同类人的爱屋及乌推荐方法，例如关注的微博大v、微信大v、微信公众账户、以及网红，关注他们是对他们的认可， 对于他们推荐的书籍、或商品会有格外的认同感。这样两个人之间是不 ...
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编程语言 时间：
2016-06-08 22:55:03
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671
1. 基础回顾 特别详细的总结，参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444 矩阵的奇异值分解 SVD 矩阵与向量相乘的结果与特征值，特征向量有关。 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 1）低秩近似 2）特征降维 2 ...
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编程语言 时间：
2016-06-08 15:54:45
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852
推荐系统的分类
常见评测标准
http://blog.csdn.net/u011263983/article/details/51544495
相似度
1）同现相似度
2）欧氏距离相似度
3）余弦相似度
4）秩相关系数相似度
5）曼哈顿距离相似度
6）对数似然相似度
常见推荐系统算法
关联规则；
Apriori...
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2016-06-02 14:35:55
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2915
目标检测、识别、分类、特征点的提取 David Lowe：Sift算法的发明者，天才。 Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者，个人主页上有openSift的下载链接，Opencv中sift的实现，也是参考这个。 Koen van de Sande：作者给出了sift,densesi ...
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2016-05-29 23:00:56
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340
推荐系统的分类：
基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐
基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐
基于使用何种数据：基于用户行为数据的推荐，基于用户标签的推荐，基于社交网络数据，基于上下文信息（时间上下文，地点上下文等等）
协同过滤：
协同过滤的基本思想（基于用户）：
协同过滤一般是在海量的用户中发掘...
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2016-05-27 12:13:36
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SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解： 优点：用来简化数据，去除噪声，提高算法的结果。 缺点：数据的转换可能难以理解。 适用数据类型：数值型数据。 一、SVD与推荐系统 下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成，品菜师可以采用1到5之间的任意一个整数来对菜评级 ...
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2016-05-18 23:35:58
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273
