人工智能（Artificial Intelligence） 通过计算机模拟人类智慧，以完成很多只有人类才可以完成，甚至连人类都无法完成的任务 比如专家系统、图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、推荐系统、人机博弈、电脑游戏、机器人等 人类利用计算机完成了很多对人类而言非常困难的工作，但一些人类 ...
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2020-02-06 11:06:33
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主要介绍 隐语义模型 LFM(latent factor model)。隐语义模型最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本的隐含语义，相关名词有 LSI、pLSA、LDA 等。在推荐领域，隐语义模型也有着举足轻重的地位。下述的实验设计见 推荐系统–用户行为和实验设计基本思想核心思想: 通过隐含特征(l... ...
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2020-02-04 13:36:11
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冷启动 推荐系统主要是通过用户的历史行为来构建用户画像，从而为用户推荐他们感兴趣的内容，但是新注册的用户在系统中无历史行为，该如何为他们推荐内容是一个很重要的问题，即冷启动问题。推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的标的物, 该怎么给新用户推荐标的物让用户满意，怎么将新标的物分发出去 ...
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2020-02-03 20:55:50
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常见的推荐系统的模型：协同过滤推荐模型、基于内容的推荐模型和混合推荐模型 推荐算法： 1) 基于流行度的算法 比如各种新闻，微博热榜，根据单页点阅率（PV），“访问次数”和“独立访客数（UV），或日均PV或收藏数等数据来按某种热度排序来推荐。这用于刚注册的用户，它无法针对用户进行个性化推荐. 2)协 ...
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2020-02-01 23:37:03
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https://flashgene.com/archives/91357.html 知识赋能的智能推荐将成为未来推荐的主流。智能推荐表现在多个方面，包括 场景化推荐、任务型推荐、跨领域推荐、知识型推荐。 1）场景化推荐 比如用户在淘宝上搜“沙滩裤”、“沙滩鞋”，可以推测这个用户很有可能要去沙滩度假。 ...
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2020-02-01 23:29:23
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今天进行了相似推荐算法的学习。 今天比较了几个协同过滤算法，其中基于用户的算法会存在数据稀疏性：一个大型的电子商务推荐系统一般有非常多的物品，用户可能买的其中不到1%的物品，不同用户之间买的物品重叠性较低，导致算法无法找到一个用户的邻居，即偏好相似的用户和算法扩展性方面的问题，而基于物品的协同过滤算 ...
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2020-02-01 19:22:51
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数据分析涉及统计学、线性代数、图形分析绘制、数据挖掘等知识，推荐系统学习电子资料《利用Python进行数据分析第2版》、《Python数据分析与挖掘实战》、《从零开始学Python数据分析与挖掘》电子书和代码测试。 《利用Python进行数据分析第2版》电子书代码，每一章之间有递进关系，适合在Pyt ...
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2020-01-29 01:18:02
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你应该知道了 怎样应用一种 事实上是线性回归的一个变体 来预测不同用户对不同电影的评分值 这种具体的算法叫 ”基于内容的推荐“ 我们开发一个推荐系统 主要工作就是 想出一种学习算法 能够帮我们自动地 填上这些缺失的数值 假如说 对于这个例子 你已经知道Alice的 参数向量θ(1) 后面我们还会 详 ...
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2020-01-28 19:18:09
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导读：推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参 ...
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编程语言 时间：
2020-01-13 19:34:55
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本章内容： 学习使用K最近邻算法创建分类系统 学习特征抽取 学习回归，即预测数值，如明天的股价或用户对某部电影对喜欢程度 学习K最近邻算法的应用案例和局限性 1.橙子还是柚子 猜这个水果是柚子，还是橙子？ 如果又红又大，很可能是柚子；反之可能是橙子。 如何判断这个水果是橙子，还是柚子？ 一种办法是看 ...
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编程语言 时间：
2020-01-10 22:10:39
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60
