本文来自于：http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 前言 Mahout是Hadoop家族一员，从血缘就继承了Hadoop程序的特点，支持HDFS访问和MapReduce分步式算法。随着Mahout 的发展，从0.7版本开始，Mahout ...
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2016-04-19 19:31:03
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推荐系统分类 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） 协同过滤的基本 ...
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2016-04-19 13:48:00
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SiGIR 2014在推荐系统方面收录了三篇很有价值的论文，提出了新的算法框架。在此介绍第一种算法框架（来自论文：Explicit Factor Models for Explainable Recommendation based on Phrase-level Sentiment Analysi ...
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2016-04-18 18:46:50
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ML方向初步计划学习下推荐系统，感谢灵哥和宇哥推荐的书——《推荐系统实践》，书一到手，迫不及待的就把第一章看完了，感觉确实很有意思，值得投入去学习。本书并没有打算写成handbook式的巨著或者事无巨细的基础教材，内容相对琐碎松散，当然，这应该是由于领域特点所限，因此，自己打算在学习之余，抽时间将所学内容进行整理总结，做成阅读笔记，也方便自己以后查阅补充。...
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2016-04-16 14:03:16
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# 第二章：推荐系统入门原文：http://guidetodatamining.com/chapter-2/内容：* 推荐系统工作原理* 社会化协同过滤工作原理* 如何找到相似物品* 曼哈顿距离* 欧几里得距离* 闵可夫斯基距离* 皮尔逊相关系数* 余弦相似度* 使用Python实现K最邻近算法* ...
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2016-04-16 00:47:07
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本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，知晓其前后发明历史由来），相信，每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史，因为，只有了解各个定理.公式的发明历史,演进历程.相关联系，才能更好的理解你眼前所见到的知识，才能更好的运用之。...
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2016-04-12 01:58:48
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推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比 在 推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内 ...
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2016-04-11 23:59:34
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Andrew Ng在Machine Learning的第九周介绍了异常检测（anomaly detection）和推荐系统（recommender system），将笔记整理在下面。Anomaly DetectionDensity EstimationProblem Motivation视频开头，Andrew Ng告诉我们，异常检测（anomaly detection）主要应用于无监督式学习，但它更...
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2016-04-11 12:22:13
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一、前言结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。系统推荐： 根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。个性化推荐：对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找...
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2016-04-11 12:18:58
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一、RS介绍 1.显示评分：直接从用户来 隐式评分：从用户活动推测得到的 2.预测是偏好的估计，是预测缺失值，推荐是从其他用户推荐项目，是推荐感兴趣的项目。 3.协同表示利用其它用户的数据 二、欢迎来到本课程 1.TFIDF：overlap 重叠 2.taxonomy：分类研究 3.roadmap： ...
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2016-04-11 12:11:42
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