推荐算法主要分为基于内容的算法和协同过滤. 协同过滤的两种基本方法是基于邻居的方法(基于内容/物品的协同过滤)和隐语义模型. 矩阵分解乃是实现隐语义模型的基石.
矩阵分解根据用户对物品的评分, 推断出用户和物品的隐语义向量, 然后根据用户和物品的隐语义向量来进行推荐.
推荐系统用到的数据可以有显式评分和隐式评分. 显式评分时用户对物品的打分, 显式评分矩阵通常非常稀疏. 隐式评分是指用...
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2016-04-09 07:03:40
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每次我想看电影的时候，都会去问我的朋友，小健。一般他推荐的电影，我都比较喜欢。显然不是所有人都有小健这样的能力。因为我碰巧和小健有类似的品味。 这个生活中的经验，实际上有着广泛的用途。 当系统需要为某个人做出推荐时，一种机器学习的算法是这样工作的：就是在一大群人中找出一部分与他品味类似的人，把这些人... ...
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2016-04-08 00:42:30
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协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。 ...
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2016-04-07 00:57:48
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介绍
LibMF的作者是大名鼎鼎的台湾国立大学，他们在机器学习领域享有盛名，近年连续多届KDD Cup竞赛上均获得优异成绩，并曾连续多年获得冠军。业界常用的LibSVM， Liblinear等都是他们开发的，开源代码的效率和质量都非常高。...
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2016-04-05 17:59:51
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原文：http://www.kuqin.com/shuoit/20151130/349205.html 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archi ...
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2016-04-04 16:26:16
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商品详情系统是一个展示商品基本信息、参数等详情的系统，是商品购买的入口。它是电商平台中访问量最大的系统之一，苏宁易购大促期间PV量和UV量很大，这么大的访问量对系统的并发能力要求高。在业务上它与周边系统的关系是高耦合。依赖商品详情系统的的系统特别多，比如：促销系统、推荐系统、大聚惠、等众多营销系统、 ...
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2016-04-01 14:36:15
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上下文推荐系统中splitting方法的学习与总结。...
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移动开发 时间：
2016-03-29 10:30:07
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系统的深入学习的话避免不了阅读相关的papers 论文：ACM的RecSys，KDD，WWW，SIGIR等会议上都有相关的论文 书籍 推荐系统实践 (豆瓣) 推荐系统 (豆瓣) 机器学习实战 (豆瓣) 统计学习方法 (豆瓣) Recommender Systems Handbook (豆瓣)等 视频... ...
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2016-03-28 15:35:16
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原文出处：陈运文 亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过，他的梦想是“如果我有100万个用户，我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载的就是这个梦想，即通过数据挖掘技 术，为每一个用户实现个性化的推荐结果，让每个用户更便捷的获取信息。为了实现这个梦想，过去十余年间，无数顶
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2016-03-13 19:35:06
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之前写的三叉树，有点儿简单，并不能满足实际项目的需要。先简单分析一下solr中搜索推荐系统的核心算法。 wiki中有关于solr的搜索推荐的详细描述，但是核心算法需要自己查看源代码。关于wiki上的解读，之前做了一次简单的翻译，根据此文档，详细研读了源代码，先把核心思想呈现出来。 基本流程如下：当用
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编程语言 时间：
2016-03-12 21:13:06
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