推荐算法 目前主流的推荐算法主要包含内容关联算法, 协同过滤算法。 内容关联算法(Content-Based) CB算法的原理是将一个item的基本属性, 内容等信息提取出来, 抽成一个taglist, 为每个tag赋一个权重。 剩下的事情就跟一个搜索引擎非常类似了, 将所有item对应的tagli ...
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2018-08-18 13:53:02
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一、 电商推荐算法简述 目前比较多的电商模式为B2B，B2C，O2O，在本文介绍和需要举例说明的地方B2B电商模式为主。 电商推荐根据推荐内容不同分为物品推荐、商家推荐；流行的推荐应用主要有三个方面：1）针对用户的浏览、搜索等行为所做的相关推荐；2）根据购物车或物品收藏所做的相似物品推荐；3）根据历 ...
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2018-08-17 12:12:09
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1. 美团推荐算法实践：机器学习重排序模型成亮点 2. 天池离线赛 - 移动推荐算法（四）：基于LR, RF, GBDT等模型的预测 3. 学习排序 Learning to Rank 小结 4. CTR预估中GBDT与LR融合方案 ...
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2018-08-13 00:44:09
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（一）推荐引擎用例 京东、淘宝根据客户的购买历史来推荐； 爱奇艺、乐视根据向用户推荐电影； （二）推荐算法 基于关系规则推荐：用户A经常同时购买了哪些商品，分析这些商品的关联规则，则用户B购买其中某一商品，可推荐其它商品； 基于内容推荐：用户喜欢A电影，B电影和A属于同一类型，比如爱情片，则该用户还 ...
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2018-08-10 01:33:16
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https://www.cnblogs.com/pinard/p/6351319.html 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NL ...
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2018-07-31 22:00:35
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推荐算法：找到相似的用户 优点：计算快，在数据完整的情况下效果最好 解决用户打分标准不同的问题（分数膨胀） 稀疏性：大多数推荐系统中，物品数量要远大于用户数量，因此用户对一个小部分物品评价对于大量数据而言就很难找到俩个相似的用户了，这就造成了数据的稀疏性 9.基于物品的协同过滤（列与列之间的）：通过 ...
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2018-07-26 18:42:47
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协同过滤是通过将用户和其他用户和的数据进行对比来实现推荐。 我们不利用专家所给出的重要属性来描述物品从而计算他们之间的相似度，而是利用用户对他们的意见来计算相似度，这就是协同过滤中所使用的方法。它不关心物品的描述属性，而是严格的按照许多用户的观点来计算相似度。 相似度的度量一种是欧式距离，一种是皮尔 ...
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2018-07-24 21:15:26
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1.快速排序算法 算法步骤 2.堆排序算法 ...
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2018-07-16 01:00:34
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因为开发了一个新闻推荐系统的模块，在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法（Content Based Recommendation），于是借此机会，基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解，用尽量清晰明了的语言，结合算法和自己开发推荐模块本身，记录下这些过程，供自己回顾，也供大家参考~ 目录 ...
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2018-07-07 15:56:54
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今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。 网友整理的各大平台推荐算法（搞笑版） 今日头条的推荐算法，从 2012 年 9 月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士，公开今日头 ...
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2018-06-04 17:50:12
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