Recommender Systems（推荐系统） Problem formulation（问题描述） nu：用户数量 nm：电影数量 r(i, j)：用户j给电影评分时为1 y(i, j)：用户j给电影i评的分数 Content-‐based recommendations（基于内容的推荐系统） ...
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2019-04-13 10:39:26
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推荐系统对所有用户的意见进行综合分析，将有价值的意见提供给适合的用户。可以根据用户的特点提供个性化服务，并及时进行自动调整。58 主要推荐算法：6 (1)基于关联规则的推荐 44 以产品间关联规则为基础，通过数据挖掘发现项目之间潜在的联系以实施连带推荐 (2)基于内容的推荐 81 通过提取用户的购买 ...
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2019-02-08 23:39:34
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1 问题公式化 假如我们是一个电影供应商，有5不影片和4个用户，我们要求用户为电影打分： 2 基于内容的推荐算法 假设每部电影有两个特征，x1代表电影的浪漫程度，x2代表电影的动作程度。 给予这些特征来构建一个推荐算法，假设采用回归模型，我们针对每一个用户都训练一个回归模型，如θ(1)为第一个用户A ...
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2018-11-23 12:33:18
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https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 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 ...
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2018-09-11 21:19:01
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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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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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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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一:推荐算法分类： 1.按数据使用划分： 协同过滤算法：UserCF, ItemCF, ModelCF 基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性 社会化过滤：基于用户的社会网络关系 协同过滤算法：UserCF, ItemCF, ModelCF 基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性 社会化 ...
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2017-11-04 19:23:24
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基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息，然后给用户推荐与该文档相识的文档。Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口，叫MoreLikeThis。Elasticsearch封装了该接口，通过Elasticsearch的More like this查询接口，我们可以非常方便的实现基于内容的推荐。 ...
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2017-09-05 17:53:10
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 简介 很多网站都有推荐系统，向我们推荐我们想要地或者有可能需要的信息，那么它是怎么实现的呢？因为它们 都采用了推荐算法，在现今的推荐算法之中，最被大家广泛认可和采用的是协同过滤算法。 协同过滤算法 所谓基于内容的推荐，就是说我们的item具备某些 ...
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2017-08-31 18:01:59
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