推荐引擎简介推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特...
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2014-08-06 18:22:53
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前段时间开发推荐引擎的时候看了一本好书，搜索引擎相关的概念讲的很清楚很透彻，本着开源共享的精神翻译出来以飨同好...
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2014-07-10 17:48:13
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相似度计算是数据挖掘，推荐引擎中的最基本问题，例如在推荐系统(Recommender Systems，简称RSs)中计算带推荐物品(Item)相似度，或是用户(User)之间的相似度以期获得兴趣口味(Taste)相似的用户时，均需要使用到相似度计算技术。经常使用的相似度计算方式较多，且各有特点， 以...
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2014-07-07 12:09:43
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“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一...
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2014-06-27 14:21:53
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