社交网络中基于张量分解的好友推荐
摘要
引言
相关研究
问题描述
所提好友推荐方法
实验验证
结论
摘要社交网络中快速增长的用户对现有好友推荐系统提出了挑战。本文我们用张量分解模型基于用户的标签行为信息提出了一种新的推荐框架，解决社交网络中的好友推荐问题。该研究有两个主要贡献：（1）提出了一种新的张量模型来刻画社会化标签系统中用户、用户兴趣和朋友之间的潜在关联；（2）基于上述模型提出了一种新的好友推...
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2016-05-12 11:58:46
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推荐系统冷启动问题
如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。
冷启动问题主要分为三类：
（1） 用户冷启动：如何给新用户做个性化推荐的问题，新用户刚使用网站的时候，系统并没有他的行为数据；
（2） 物品冷启动：解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户；
（3） 系统冷启动：如何在新开发网站设计个性化推荐系统，此时网站上用...
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2016-05-12 11:56:31
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推荐系统评价指标1.评分预测
预测准确度：
均方根误差（RMSE）：
平均绝对误差（MAE）：
关于这两个指标的优缺点，Netflix认为RMSE加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚（平方项的惩罚），因为对系统的评测更加苛刻。研究表明，如果评分系统是基于整数建立的（即用户给的评分都是整数），那么对预测结果取整会降低MAE的误差。2.Top N推荐：给用户一个个性化的推荐列表，预测准确...
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2016-05-12 11:54:17
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其实这个环境我已经搞了两个礼拜了。两周前，我接到这个project，完成一个python写的基于spark分布式平台的音乐推荐系统。我以前听过python，这一次无意间看到了一句话“life is short，you need python”。我下定决心一定要好好地学习python。
首先本次project由于需要python的开发环境必须要他的版本>2.7.3,而我使用的是centos...
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2016-05-11 07:18:34
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评价一个推荐系统的好坏的重要性不用多少。本文的总结非常的全面，相信读者通过阅读本文以及本文参考的文献可以对推荐系统的评价指标有比较全面的掌握。
对推荐系统的研究一个重要的环节是如何评价一个推荐算法的好坏。关于推荐系统评价的研究很多，文献[1,2,3]在不同程度对评价方法进行了总结。评价方法分为离线评估，用户调查，在线评估。由于用户调查和在线评估代价要求高，目前大多数的研...
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2016-05-06 16:03:42
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一.协同过滤算法基于用户的协同过滤算法：这种算法最大的问题如何判断并量化两人的相似性，思路是这样
例子：
有3首歌放在那里，《最炫民族风》，《晴天》，《Hero》。
A君，收藏了《最炫民族风》，而遇到《晴天》，《Hero》则总是跳过；
B君，经常单曲循环《最炫民族风》，《晴天》会播放完，《Hero》则拉黑了
C君，拉黑了《最炫民族风》，而《晴天》《Hero》都收藏了。
我们都看出来了，A...
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2016-04-29 19:47:47
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介绍论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”.
本文讲述比较推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况.
与常规准确率比较的方式不同, 本文从另一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比较.详细参与比较的推荐算法包括:
baseline
传统基于用户
传统基于物品
oneSlope
s...
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编程语言 时间：
2016-04-29 19:47:11
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项目：1：基于Hadoop的手机日志查询分析 已完结2：基于Mahout的线下推荐系统设计与实现 已完结3：基于MATLAB的神经网络原型设计与实现 进行中4：基于神经网络的人脸识别检测与分析 进行中 5：基于Spark的splib平台大数据整合分析与实现 进行中6：基于SILT的NoSql键值对存 ...
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2016-04-28 01:44:36
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16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16.6 推行工作上的细节：均值归一化 16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 矢量化：低秩矩阵分解 16 ...
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2016-04-28 00:23:14
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介绍论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”.
本文讲述比较推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况.
与常规准确率比较的方式不同, 本文从另一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比较.详细参与比较的推荐算法包括:
baseline
传统基于用户
传统基于物品
oneSlope
s...
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编程语言 时间：
2016-04-26 21:46:10
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