首先声明。下面的内容项目被视为光明《推荐系统实践》后 书面。从书的基本内容。我只是再次总结他们这（为了避免喷雾器和喷雾）推荐系统，有三种方法来测试所述建议的评价的效果：1）离线实验。 户的行为数据，然后将数据集分成训练数据和測试数据。比方80%的训练数据和20%的測试数据（还能够交叉验证），然后在训...
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2015-07-24 17:40:16
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转自csdn，加上一些自己的理解。基于特征化工程进行用户特征化，结合相关的机器学习算法对业务进行挖掘建模，在广告的精准投放、预测、风控等领域中应用的非常广泛。无论是有监督的学习分类算法，还是无监督的聚类也罢，都需要建立特征向量，对特征进行预处理；其中对于有监督的训练时，还需要进行样本的筛选。本章节讲...
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2015-07-17 20:42:49
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隐性反馈行为数据的协同过滤推荐算法
《Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets》论文笔记
本文是我阅读《CollaborativeFiltering for Implicit Feedback Datasets》论文的笔记，介绍的是对于隐性反馈行为数据协同过滤算法，采取的是隐语义模型（LFM），求解方式是ALS...
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2015-07-16 22:11:37
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来源：http://www.douban.com/note/245740667/
提问1：
博涛前辈，您好！打扰您了，我想请教您一些问题。我是一名在读研一学生，研究推荐系统方面的知识。 我一直很困惑，在实际应用中，给定一个应用系统，例如淘宝，或者给定一个应用系统积累的数据集，如何用推荐系统的思想着手分析，如何为系统设计一个好的推荐方法，又是怎样一个流程去分析这类问题？我看了mahou...
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2015-07-16 20:03:17
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http://yidianzixun.com/n/09vv1FRK?s=1完全摘抄自网页1 集体智慧和协同过滤1.1 什么是集体智慧（社会计算）？集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是Web2.0时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在Web应用中利用集体智慧构建...
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2015-07-15 06:32:28
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转自http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/02/01/2325360.html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...
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2015-07-13 18:11:16
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首先还是要声明一下，这个文章是我在入职阿里云1个月以来，对于分布式计算的一点肤浅的认识，可能有些地方不够妥善，还请看官可以指出不足的地方，共同进步。
背景
随着互联网的发展，数据量的增大，很多对于数据的处理工作（例如一些推荐系统、广告推送等）都迁移到了云端，也就是分布式计算系统上。衍生了很多牛逼的分布式计算的计算模型，比较著名的就是MapReduce、MPI、BSP等。后来也产生了一些分布式计...
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2015-07-13 10:18:08
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这个转自csdn，很贴近工程。协同过滤（Collective Filtering）可以说是推荐系统的标配算法。在谈推荐必谈协同的今天，我们也来谈一谈基于KNN的协同过滤在实际的推荐应用中的一些心得体会。我们首先从协同过滤的两个假设聊起。两个假设：用户一般会喜欢与自己喜欢物品相似的物品用户一般会喜欢与...
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2015-07-13 00:35:56
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在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法。
令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量,
1.欧几里得距离(Euclidean distance)-EuclideanDistance...
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2015-07-12 23:23:09
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推荐系统中最常用的算法叫做协同过滤（Collaborative Filtering）,协同过滤属于社会计算的一种。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。本文详细地剖析了协同过滤...
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2015-07-12 21:43:21
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