作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊）不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IB...
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编程语言 时间：
2015-01-10 15:05:52
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最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了，声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。基于内容的推荐算法思路很简单，它的原理大...
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2015-01-10 01:02:39
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数学大神、统计学大神和数据挖掘推荐大神请关注。一、数学期望的理解 早些时候，法国有两个大数学家，一个叫做布莱士·帕斯卡，一个叫做费马。帕斯卡认识两个赌徒，这两个赌徒向他提出了一个问题。他们说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。赌了半天，A赢了4局，B赢了3局，时间很晚了，他们都不....
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2015-01-08 21:34:42
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作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊）不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IB...
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2015-01-08 19:46:17
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一、协同过滤推荐技术一般传统的协同过滤推荐技术都是采用最近邻技术：根据系统中用户对共同评分的商品项目的历史评分信息，从而找到他们之间的相似性，生成一个最近邻居用户集合，邻居集合里的邻居和当前用户兴趣爱好相似；再利用邻居集合里的用户的评分信息，推断当前用户对推荐的目标商品的喜好程度；最后根据预测的喜好...
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2015-01-06 22:48:24
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本文引自http://blog.csdn.net/database_zbye/article/details/8664516本文介绍推荐系统、协同过滤思想，两种基本的相似度衡量，并用python实现。最后就MovieLens数据集上作出简单的推荐。一、相关知识（1）推荐系统如今，推荐系统已经在多方面...
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2014-12-29 22:47:58
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矩阵分解是最近几年比较火的算法，经过kddcup和netflix比赛的多人多次检验，矩阵分解可以带来更好的结果，而且可以充分地考虑各种因素的影响，有非常好的扩展性，因为要考虑多种因素的综合作用，往往需要构造cost function来将矩阵分解问题转化为优化问题，根据要考虑的因素为优化问题添加con...
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2014-12-29 19:56:43
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斯坦福NG机器学习听课笔记-推荐系统（recommender system），NG从电影评级简单例子开始讲，把推荐系统中概念与核心算法（协同过滤）都有清晰的描述。...
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2014-12-29 10:28:57
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相似度计算
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42213883
《Machine Learning in Action》笔记，相似度计算，基于python+numpy。
在推荐系统中，我们需要计算两个物品的相似度，对于物品的描述，一般都可以量化为一个向量，于是两个物品之...
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2014-12-28 15:37:23
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基于用户的协同过滤算法:找到和目标用户相似的用户集合找到这个集合中用户喜欢的但目标用户没有听过的物品#encoding: utf-8from Similarity import Personfrom Sort import select_sortfile=open('user_bookmark','...
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2014-12-27 22:57:09
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