这篇论文比较短，正如题目所说，主要还是简单地介绍了一下推荐系统的一些算法以及评估的方法。 推荐系统之前是基于关键字信息的过滤系统，后来发展成为协同过滤系统，解决了两个问题：1、通过人工审核去评价那些具有大量关键字的文档；2、基于人们的品味去过滤一些非文本文件，如音乐。 之后，推荐系统研究领域出现了分...
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2014-10-18 16:52:59
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在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于...
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2014-10-15 23:11:11
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参考周涛的几篇二部图的文章做的实验文章列表：1，2007PRE Bipartite network projection and personal recommendation.pdf (网络结构)2,2010PNAS-Solving the apparent diversity-accuracy ...
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2014-10-13 21:28:37
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基于item的推荐是常用并且高效的一种推荐方式，最重要的是它可以做实事推荐。...
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2014-10-11 14:41:25
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使用用户打标签次数*物品打标签次数做乘积的算法虽然简单，但是会造成热门物品推荐的情况。物品标签的权重是物品打过该标签的次数，用户标签的权重是用户使用过该标签的次数，从而导致个性化的推荐降低，而造成热门推荐。
运用TF-IDF的思想可以对算法进行改进。TF-IDF（term frequemcy-inverse documnet frequency）是一种用于资讯检索和文本挖掘的加权技术。用来评估一...
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2014-10-09 01:49:57
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论文内容：1）首先，作者提出了一个有价值的问题：给出租车司机推荐能够以最少代价载到客人的路线2）其次，问题的新颖性是，以前都是推荐分散的点，本论文是推荐路线，可以说提供的位置服务更进一步3）然后，指出该问题的两个子问题：a)如何计算每条路段的收益b)如何从复杂的路段中找到最优路段4）接着，对第一个子...
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2014-10-06 11:09:50
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好早的时候就打算写这篇文章，但是还是参加阿里大数据竞赛的第一季三月份的时候实验就完成了，硬生生是拖到了十一假期，自己也是醉了。。。找工作不是很顺利，希望写点东西回顾一下知识，然后再攒点人品吧，只能如此了。
一、问题背景
二、基于用户的协同过滤算法介绍
三、数据结构和实验过程设计
四、代码...
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2014-10-03 21:50:45
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需求
在推荐系统场景中，如果基础行为数据太少，或者过于稀疏，通过推荐算法计算得出的推荐结果很可能达不到要求的数量。
比如，希望针对每个item或user推荐20个item，但是通过计算只得到8个，剩下的12个就需要补全。
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策略
数据补全的具体策略是：
补全时机：在挖掘计算结束后，挖掘结果导入HBase（最终web系...
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2014-09-29 21:15:51
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1.背景 最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家给与一些建议。用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。2.数据集一共五个字段，以tab隔开。分别是user编号，news编号，时间编号，新闻标题，对应当前月份的日...
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编程语言 时间：
2014-09-25 10:43:58
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Overview of the Evaluated Algorithms for the Personal Recommendation Systems 顾名思义，这篇中文论文讲述的是推荐系统的评价方法，也就是，如何去评价一个推荐系统的好与不好。引言 1.个性化推荐系统通过建立用户与产品之间的二元....
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2014-09-24 21:44:47
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