本文总结了多种推荐场景中的注意事项，或者推荐中比较关键的因素，不涉及算法描述，仅仅说明关注点，仅供参考。
推荐算法有很多种，从算法的角度来说，我认为主要由以下几种：协同过滤系列（基于item和user），机器学习分类系列（喜欢和不喜欢二分类，或者回归中的分值代表喜欢程度），矩阵分解系列（mahout ALS算法，netflix举行推荐大赛获奖算法），关联规则（电商常用）。本文将从以上几种系列进行总结。...
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2015-04-03 17:31:18
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Recommender Systems 推荐系统
Problem Formulation 问题的提出
Content Based Recommendations基于内容的推荐
Collaborative Filtering协同过滤
Collaborative...
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系统相关 时间：
2015-04-03 11:29:27
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第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 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。它以其方法模型简单，数据依赖性低，数据方便采集 , 推荐效...
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2015-04-02 23:51:42
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今天要讲的主要内容是协同过滤，即Collaborative Filtering，简称CF。
Contents
1. 协同过滤的简介
2. 协同过滤的核心
3. 协同过滤的实现
4. 协同过滤的应用
1. 协同过滤的简介
关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那...
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2015-03-30 01:38:33
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1. 推荐的种类
a) 朋友推荐，这叫社会化推荐，通过社交网络搞定。比如你女朋友like的零食，通过人人网推荐给你，你想不买都不行。
b) 推荐和自己喜欢的物品某种属性一致的物品，这叫基于内容的推荐。比如我喜欢宁浩的电影，以前在豆瓣上like了疯狂的石头，然后很快豆瓣就开始给我推荐《无人区》，我一看，比石头还好---好吧，夹带私货了。
c) 把人和人喜欢的物品总和起来考虑，要么推荐和我相...
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2015-03-29 18:07:25
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Mahout是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。 Mahout最大的优点就是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。下载Maho...
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2015-03-29 17:54:37
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最近在组内作了次简单的分享，题目是实时数据流的处理，切入点主要是推荐系统中多种实时数据流的实时计算问题，当然像搜索的trends， 广告的实时计费等也可能会碰到类似的问题，PPT里面简单的介绍了下线上系统实际的结构和流程，系统上线运行近半年多，虽然没有出现过问题，其中有些问题还是值得修改和改善的，如果有业务相关的需求，这些问题会一并改善。
主要处理的问题：
1. 乱序的问题，这个在多数...
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2015-03-29 16:34:56
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开篇先推荐几篇关于推荐的文章，个人感觉对于入门非常有实际意义，是IBM的project师写的，例如以下：探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类...
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2015-03-28 21:34:50
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1、每个人的精力有限，它能够根据用户自定义的主题进行内容发现，帮我们节省了时间；
2、它的来源索引网站都是经过人工编辑确认的，保证了内容的质量；
3、它基于语义计算具有一定的弹性，不会像推荐系统一样，越来越单调；
4、文章使用色彩条标示了内容的长度和相关度，有趣；
5、界面简洁、配色适合阅读；
6、归档模式实际上是一个自己完全定制化（不是为自己定制化）的重要内容搜集，当天实在没时间把这个...
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2015-03-28 06:28:47
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转自 ：http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/7695740推荐系统，整体上有三种方式：user->user->item, 推荐与其相同兴趣的用户喜欢的item，user-baseduser->item->item, 推荐与其喜欢的item相似...
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2015-03-20 09:10:02
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132
