剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分，其中这篇是定位：对推荐引擎中的核心算法：协同过滤进行深挖。 首先，千人千面融合各种场景，如搜索，如feed流，如广告，如风控，如策略增长，如购物全流程等等；其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎，这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序”；最后是 ...
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2019-08-14 21:32:01
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一、协同过滤算法的原理及实现
二、基于物品的协同过滤算法详解 ...
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2019-08-11 01:19:35
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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NLP相关的文章)# 一、1.矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题... ...
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2019-07-19 19:10:03
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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。# 一、推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候... ...
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2019-07-19 18:50:10
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● 请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)， ...
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2019-06-03 21:35:37
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协同过滤算法以其出色的计算速度和健壮性，在全球范围内特别是在互联网领域中取得了巨大成功。文章介绍了基于物品的协同过滤算法的基本思想和实现步骤，以及应用于实际图书推荐项目中的效果和产生的问题。基于物品的协同过滤算法的基本原理是和某用户历史上感兴趣的物品，越相似的物品，越有可能在用户的推荐列表中获得比较 ...
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2019-02-10 23:09:15
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依据网络用户对于信息的喜好程度，通过寻找信息之间的相关性或用户之间的相似性程度从而为用户提供有效内容的推荐算法即为协同过滤推荐算法。协同过滤推荐算法是推荐算法中应用最广泛，最成功的。它又分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方式。前者是基于用户之间的相似性进行推荐，而后者是基于项目之间的相似 ...
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2019-02-10 00:09:41
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转：http://www.sohu.com/a/108145158_464065 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用 ...
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2018-12-08 19:40:17
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协同过滤推荐的主要思想：利用已有用户群过去的行为或意见预测当前用户最可能喜欢哪些东西或对哪些东西感兴趣。 纯粹的协同过滤方法的输入数据只有给定的用户—物品评分矩阵，输出数据一般有以下几种类型： 2.1 基于用户的最近邻推荐 它的主要思想：首先，给定一个评分数据集和当前用户的id作为输入，找出与当前用 ...
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2018-11-16 13:20:20
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协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filterin ...
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编程语言 时间：
2018-10-06 16:39:42
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