在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如...
分类：
其他好文 时间：
2016-01-08 20:11:03
阅读次数：
148
本人为一名即将毕业的硕士研究生，感兴趣的领域主要为机器学习，数据挖掘以及深度学习算法及相关应用。了解并接触过的具体的业务场景有搜索引擎、推荐系统、社交网络分析以及计算广告学。0.目前的读书目录《计算广告学》 刘鹏著.《鸟哥的linux私房菜》 鸟哥著.《Mastering Machine Lea.....
分类：
其他好文 时间：
2016-01-03 02:36:14
阅读次数：
251
推荐系统实践小结美团推荐算法实践推荐系统的坑TOP10开源的推荐系统简介大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源IBM developers 探索推荐引擎内部的秘密
分类：
其他好文 时间：
2015-12-30 13:36:59
阅读次数：
155
推荐系统和搜索引擎的关系达观陈运文从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？本文作者有幸同时具有..
分类：
其他好文 时间：
2015-12-29 06:33:21
阅读次数：
272
最 近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等，供大家参考。PS：这里的top 10仅代表个人观点。#1.SVDFeature主页...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-28 14:17:42
阅读次数：
252
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，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。解决信息过载...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-27 06:15:33
阅读次数：
340
下面是美国UCI机器学习中心提供的数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/感觉对自己比较有用的：E-learning数据挖掘、学习分析可用的数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Educational+Process+Min...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-22 16:00:00
阅读次数：
254
1、基于用户的协同过滤算法步骤： 1.1找到和目标用户兴趣相似的用户集合 1.2 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听过的物品推荐给目标用户步骤1的关键是计算2用户的兴趣相似度。2、基于物品的协同过滤算法 2.1计算物品之间的相似度 2.2根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-07 12:27:24
阅读次数：
207
一个针对出租车司机有效花费的推荐系统 摘要 GPS技术和新形式的城市地理学改变了手机服务的形式。比如说，丰富的出租车GPS轨迹使得出做租车领域有新方法。事实上，最近很多工作是在使用出租车GPS轨迹数据来开发手机推荐系统。这些系统可以推荐一系列的载客点，为了使得在最短的驾驶距离里最大可能地找到一个乘客...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-06 15:51:08
阅读次数：
316
《Spark快速大数据分析》11.5.4协同过滤与推荐协同过滤是一种根据用户对各种产品的交互与评分来推荐新产品的推荐系统技术。协同过滤引入的地方就在于它只需要输入一系列用户/产品的交互记录；无论是显式的交互(例如在购物网站上进行评分)还是隐式的(例如用户访问了一个产品的页面但是没有对产品评分)交互皆...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-04 00:50:53
阅读次数：
2842
