在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可能感...
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2015-04-30 06:19:35
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用户行为数据的收集无疑是构建推荐系统的先决条件，而Apache基金会下的Flume项目正是为分布式的日志收集量身打造的，本文是flume基本用法的调研笔记。
本文所用的Flume版本为目前最新版的ver1.5.2，它属于Flume-NG，在系统架构上与Flume-OG有所区别，二者的不同可以参考FlumeWiki文档的说明。
1. Flume是什么
Flume是Apache基金会下的一个开源...
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2015-04-29 19:50:05
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在广告推荐系统中，利用用户和广告之间的信息作为预测的特征
预测的过程其实就是一个二分类的问题，主要就是判定一个用户对这个广告点击或者是不点击的概率是多少
而这个过程是一个伯努利函数，整个过程是一个伯努利分布
而在逻辑回归中主要是在线性回归的基础上利用了一个逻辑函数sigmod，而为什么要用这个函数，逻辑回归与线性回归之间的关系：
1 广义线性模型：
指数家...
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2015-04-26 18:25:38
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搜集了快一个月的资料，虽然不完全懂，但还是先慢慢写着吧，说不定就有思路了呢。 开源的最大好处是会让作者对脏乱臭的代码有羞耻感。 当一个做推荐系统的部门开始重视【数据清理，数据标柱，效果评测，数据统计，数据分析】这些所谓的脏活累活，这样的推荐系统才会有救。 求教GitHub的使用。 简单不...
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2015-04-25 22:23:27
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Data types: Explict Implict Difference between recommender and prediction: 推荐系统建议你可能感兴趣的东西(top n interested)，而预测则预测用户对东西的喜好程度。 TOP-N + Softer/Organic Presentation ...
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2015-04-25 00:30:13
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SVD推荐算法（二）
这次讲解的是model-based的SVD推荐算法。
跟ALS推荐算法一样，都是矩阵分解的推荐算法，只不过求解的方式不同而已。
假如评分矩阵是R，那么我们希望拟合这样一个模型
R=U*M
其中U是user特征，M是item特征。
假如一个user的特征是u，一个item的特征是i，那么这个user对这个item的评分就是
u*i（两个特征的内积...
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2015-04-24 21:12:07
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SVD推荐算法（一）
看了不少论文，总结起来用SVD做推荐主要有两种不同的方式。
1 本质上是memory-based，只不过先用SVD对user-item的评分矩阵做降维，得到降维后的user特征和item特征，可以分别做userbased的协同过滤和itembased的协同过滤。
2 本质上是model-based，跟传统数学意义的SVD没有太大关系，只不过借鉴了SV...
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2015-04-24 21:11:34
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订单贡献率10%，京东个性化推荐系统持续优化的奥秘作者：周建丁在信息过剩的互联网时代，个性化推荐技术对于互联网公司运营的重要性自不待言。本文要谈的是京东商城最新的推荐系统。京东已经在新版首页上线了“今日推荐”和“猜你喜欢”两项功能，基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果（俗...
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2015-04-16 23:19:51
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似乎咱的产品七，八年前就想做个推荐系统的，就是类似根据用户的喜好，自动的找到用户喜欢的电影或者节目，给用户做推荐。可是这么多年过去了，不知道是领导忘记了还是怎么了，连个影子还没见到。
而市场上各种产品的都有了推荐系统了。比如常见的各种购物网站京东，亚马逊，淘宝之类的商品推荐，视频网站优酷的的类似影片推荐，豆瓣音乐的音乐推荐......
一个好的推荐系统推荐的精度必然很高，能够真的发现用...
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2015-04-15 11:23:09
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