如今，个性化推荐越发的普及，它是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。计划产品功能：计划推出一款在线唱歌系统，可以结合用户的社交网络信息还有用户的历史翻唱记录，为用户推荐他可能喜欢唱的歌曲。产品分析：1.需求分析：随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要...
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2014-09-01 17:13:33
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推荐系统的并行实现1. New Directions in Mahout’s Recommenders - Sebastian Schelter at Recommender Systems Get Together Berlin, April 2013http://de.slideshare.ne...
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2014-08-31 01:37:00
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作者：July。出处：结构之法算法之道本文转自互联网，仅供学习收藏只用，如有侵权，请联系本人删除。引言昨日看到几个关键词：语义分析，协同过滤，智能推荐，想着想着便兴奋了。于是昨天下午开始到今天凌晨3点，便研究了一下推荐引擎，做了初步了解。日后，自会慢慢深入仔细研究（日后的工作亦与此相关）。当然，此文...
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2014-08-30 17:34:29
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推荐，就是把你可能喜欢的商品，推到你的面前。构建一个推荐系统，就是构建如何把商品推到你面前的过程。
推荐是一个整体的计算过程，在编码中，关于算法的部分所占的工作量可能1%都不到；
构建一个千万PV级别的推荐系统相对容易，一天的日志不过几百M，计算过程中的数据，单台机器的内存可以存下，当PV达到几亿几十亿时，就需要进行稍微复杂一点的分布式计算了；
推荐的计算方法很多，如何选择，效果难以预料，只有通过横向和纵向多做效果分析，才有意义。...
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2014-08-30 13:57:19
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贝叶斯方法逻辑回归推荐引擎初探推荐引擎——协同过滤推荐引擎——聚类微博推荐系统基于apache mahout构建社会化推荐系统
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2014-08-28 02:04:58
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回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章...
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2014-08-26 11:59:16
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从外部看协同过滤 从互联网上寻找有用的信息越来越难，这催生了三类方法：信息检索、信息过滤和推荐系统。信息检索是指Google、百度这样的搜索引擎，这是一种被动的方式；信息过滤是指先对信息进行分类，再根据用户的偏好进行过滤，比如我们注册知乎/豆瓣/微博等时都会要求选择感兴趣的领域，之后会对我们选定领域...
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2014-08-24 01:32:51
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向量之间的相似度
度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。
皮尔森相关系数计算公式如下：
分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标准差都不能为0。
因为,所以皮尔森相关系数计算公式还可以写成：
当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1。
用户评分预测
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2014-08-21 19:28:24
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Mahout基于推荐系统，分类，聚类算法等经常用到的相似度度量：PearsonCorrelationSimilarity皮尔森距离EuclideanDistanceSimilarity欧几里德距离CosineMeasureSimilarity余弦距离（0.7变成了UncenteredCosineSimilarity）SpearmanCorrelationSimilarity斯皮尔曼等级相关，排序..
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2014-08-13 19:22:58
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大数据下的游戏营销模式革新邓大付博士腾讯专家工程师Bio:毕业于华中科技大学，现任腾讯IEG运营部数据中心技术副总监，负责腾讯游戏的数据挖掘相关工作，包括有用户画像，推荐系统，基础算法研究等。主要感兴趣的领域包括有分布式计算平台系统架构，机器学习算法等。=======================...
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2014-08-13 00:42:25
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