郑昀 基于刘金鑫文档 最后更新于2014/12/1 关键词： recsys 、推荐评测、Evaluation of Recommender System、piwik、flume、kafka、storm、redis、mysql 本文档适用人员：研发 ? 推荐系统可不仅仅是围着推荐算法...
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2014-12-17 16:38:41
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如果说协同过滤中物品选择问题可以描述成“推荐相似用户喜欢的物品”，基于内容推荐则可描述成“推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品”。因此，推荐系统的任务还是（基于用户记录）预测用户是否喜欢自己没有见过的物品。
基于内容的推荐，必须依赖关于物品和用户偏好的额外信息，但它不需要巨大的用户群体或评分记录，也就是说，只有一个用户也可以产生推荐列表。
在文本文档推荐中，比如新闻或网页，绝大多数的基本假设是物品的特征能够自动从文档内容本身或无结构的文本描述中抽取。因此，基于内容推荐系统的典型例子是比较候选文章的主要关键词和...
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2014-12-17 14:37:22
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本文引自http://blog.csdn.net/fwing/article/details/4942886现在的推荐系统特别火啊。做得最好的应该是Amazon了。上面是Amazon的图书推荐。用的就是著名的协同过滤（Collaborative filtering）算法。我们用一个简单的例子来说明。...
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2014-12-16 22:20:37
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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：http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 语...
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2014-12-16 21:08:09
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本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年，那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一。目前几乎所有大型的电子商务系统，如Amazon、CDNOW、Netflix等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。...
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2014-12-16 09:57:57
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协同过滤是当今最流行的推荐系统。其流行的最重要原因是：有实际环境作为改进的基准，而且用于分析生成推荐的数据结构（用户物品评分矩阵），非常简单。其他算法，就不会这么简单，比如通过会话交互的推荐应用会在会谈中询问用户的偏好，并且还会融入一些额外的领域知识。
协同过滤不可能应用于每个领域：例如一个没有购买历史的汽车销售系统，或需要更多用户偏好细节的系统。同样，协同过滤技术要求用户社区处于某个特定规模，这意味着即使在书籍和电影领率，如果没有足够的用户或评分数据，也无法应用这些技术。...
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2014-12-14 22:46:00
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第五章 混合推荐方法
推荐问题可以转换成效用函数，函数的输入为用户和物品，输出为用户和物品的效用——效用是指物品满足某种抽象目标的能力，如：满足用户某方面的需求、或者是满足零售转化率、等等
任何一个推荐系统都是从众多物品中选取N个物品，使得这N个物品的效用总和最大
1. 整体式混合设计
从最底层的特征开始考虑整合
1.1 特征混合方案
如果有多种特征可以用，例如：用户浏...
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2014-12-14 01:58:32
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基于用户的协同过滤算法-参考《推荐系统实践》一书，作者：项亮 1 import random 2 import math 3 class UserBasedCF: 4 def __init__(self,datafile = None): 5 self.datafi...
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2014-12-11 12:02:25
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前两章的协同过滤和就内容的推荐都建立在“大量数据”的基础上，运用概率方法来进行计算和预测。不过，在现实生活中，有些物品，如：汽车、房屋、计算机，用户不会频繁的消费。如何在这种情况下对用户进行推荐？
这种case，在现实生活中很常见的就是在淘宝上面用general的query来搜索一些大宗物品，如：相机、电视、空调、等等。这时候淘宝除了给出一些结果，还会给出一些选项，如：品牌、像素、尺寸，...
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2014-12-11 00:21:48
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最近对Python是异常喜爱，看完了Vamei大神的python快速教程(看到标准库不想看了)，做了一些leetCode题目熟悉了一下基本语法，然后准备用Scarpy爬网页，然后用collaborate filler算法做一个电影推荐系统。昨天学了一天Scarpy，今天本来准备继续学，发现一门U.....
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2014-12-10 19:39:11
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