在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不 ...
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2018-06-03 17:27:51
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常见的多模型融合算法 多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？这里总结一些常见的融合方法： 1. 线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结 ...
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2018-05-01 10:44:33
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Mahout协同过滤算法 Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现，它是一个基于Java实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。同时，Taste不仅仅只适用于Java应用程序 ...
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2018-04-21 13:28:30
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BasicSVD 用户特征: 一组实向量, 描述了用户对具备属性a,b,c,...的电影的偏好程度 user(Xa, Xb, Xc,...) 电影特征: 一组实向量, 描述了电影队属性a,b,c,...的符合程度 movie(Xa, Xb,Xc,...) 用户对电影的评分预测值, 就是上述两个向量的 ...
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2018-03-27 12:35:02
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推荐系统算法视频教程网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1C5KoNk4SgtahpEbfjk00SA密码:m7fw备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/13cfa2579ec185dbeca447c9d927f41b密码：baja7p本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块，课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的
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2018-03-16 10:33:41
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作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹 ...
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2018-03-04 15:59:00
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一般在推荐系统中，数据往往是使用 用户 物品 矩阵来表示的。用户对其接触过的物品进行评分，评分表示了用户对于物品的喜爱程度，分数越高，表示用户越喜欢这个物品。而这个矩阵往往是稀疏的，空白项是用户还未接触到的物品，推荐系统的任务则是选择其中的部分物品推荐给用户。 （markdown写表格太麻烦了，直接 ...
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2018-02-26 23:23:11
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协同过滤推荐算法是一种主流的、目前广泛应用在工业界的推荐算法。 一般，协同过滤推荐分为三种类型。 1.基于用户(user based)的协同过滤 基于用户的协同过滤算法，主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出与目标用户相似度高的其他用户，根据相似用户喜欢的物品，预测目标用户对对应物品的评分，就 ...
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2018-02-26 23:17:54
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[机器学习]推荐系统之协同过滤算法 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。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题. 1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以 ...
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2018-02-08 17:51:57
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1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离。 其中r越大，单个维度差值大小会对整体产生更大的影响。这个很好理解，假设当r=2时一个正方形对角线长度，永远是r=3时正方体对角线的投影，因此r越大，单个维度差异会有更大影响。（所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一） ...
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2018-02-04 16:38:19
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