比如，对一本书的评分，下面列出两个描述方式，前者是我所提倡的，括号里的是豆瓣现在采用的。1分：我很不喜欢（很差）2分：我不喜欢（较差）3分：还行（还行）4分：我喜欢（推荐）5分：我非常喜欢（力荐） 一个显然的区别是：前者是从主观出发的，后者则主要是基于客观情况的。前者表达了自己对对象的喜好程度...
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2015-04-12 19:03:50
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算法步骤：1.计算物品相似度2.根据用户购买记录，推荐相似物品物品相似度定义：A. 购买i的人里面，有多少比例购买了j 缺点（推荐系统需要能挖掘长尾信息，此处若j很热门，则w趋向于很大，则买了i的人都会被推荐j，热门商品更加热门）B. 在A的基础上，加入了对热门物品j的惩罚C. 活跃用户的贡献度应该...
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2015-04-09 10:19:45
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美团推荐算法实践楼主发表于 2015-1-23 13:33:23|查看: 328|回复: 0前言推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信...
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2015-04-07 21:29:00
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Netflix的推荐和个性化功能向来精准，前不久，他们公布了自己在这方面的系统架构。3月27日，Netflix的工程师Xavier Amatrain和Justin Basilico在官方博客发布文章，介绍了自己的个性化和推荐系统架构。文章开头，他们指出：要开发出这样的一个软件架构，能够处理海量现有数...
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2015-04-06 00:46:06
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Recommender Systems 推荐系统
Problem Formulation 问题的提出
Content Based Recommendations基于内容的推荐
Collaborative Filtering协同过滤
Collaborative...
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系统相关 时间：
2015-04-03 11:29:27
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334
1. 推荐的种类
a) 朋友推荐，这叫社会化推荐，通过社交网络搞定。比如你女朋友like的零食，通过人人网推荐给你，你想不买都不行。
b) 推荐和自己喜欢的物品某种属性一致的物品，这叫基于内容的推荐。比如我喜欢宁浩的电影，以前在豆瓣上like了疯狂的石头，然后很快豆瓣就开始给我推荐《无人区》，我一看，比石头还好---好吧，夹带私货了。
c) 把人和人喜欢的物品总和起来考虑，要么推荐和我相...
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2015-03-29 18:07:25
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639
最近在组内作了次简单的分享，题目是实时数据流的处理，切入点主要是推荐系统中多种实时数据流的实时计算问题，当然像搜索的trends， 广告的实时计费等也可能会碰到类似的问题，PPT里面简单的介绍了下线上系统实际的结构和流程，系统上线运行近半年多，虽然没有出现过问题，其中有些问题还是值得修改和改善的，如果有业务相关的需求，这些问题会一并改善。
主要处理的问题：
1. 乱序的问题，这个在多数...
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2015-03-29 16:34:56
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开篇先推荐几篇关于推荐的文章，个人感觉对于入门非常有实际意义，是IBM的project师写的，例如以下：探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类...
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2015-03-28 21:34:50
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145
1、每个人的精力有限，它能够根据用户自定义的主题进行内容发现，帮我们节省了时间；
2、它的来源索引网站都是经过人工编辑确认的，保证了内容的质量；
3、它基于语义计算具有一定的弹性，不会像推荐系统一样，越来越单调；
4、文章使用色彩条标示了内容的长度和相关度，有趣；
5、界面简洁、配色适合阅读；
6、归档模式实际上是一个自己完全定制化（不是为自己定制化）的重要内容搜集，当天实在没时间把这个...
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2015-03-28 06:28:47
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转自 ：http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/7695740推荐系统，整体上有三种方式：user->user->item, 推荐与其相同兴趣的用户喜欢的item，user-baseduser->item->item, 推荐与其喜欢的item相似...
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编程语言 时间：
2015-03-20 09:10:02
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132
