SlopeOne算法是一个非常简单的协同过滤算法，主要思想如下：如果用户u对物品j打过分，现在要对物品i打分，那么只需要计算出在同时对物品i和j打分的这种人中，他们的分数之差平均是多少，那么我们就可以根据这个分数之差来计算用户u对物品i的打分了，当然，这样的物品j也有很多个，那有的物品和j共同打分的人少，有的物品和j共同打分的人多，那么显而易见，共同打分多的那个物品在评分时所占的比重应该大一些。
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编程语言 时间：
2015-02-25 23:46:00
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前言用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据业务的场景进行算法配置和调优。本文将深入算法API去解释Mahout推荐算法底层的一些事。目录Mahout...
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编程语言 时间：
2015-02-11 16:21:05
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305
转子：http://tech.meituan.com/mt-recommend-practice.html前言推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，...
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编程语言 时间：
2015-02-03 10:47:17
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241
对于在线商店，主要关心两方面：1. 提升转化率（将不消费的用户转变为消费用户）；2. 提升消费额（已经花钱的人，花更多的强）
实验场所是移动互联网的一个网站，用户可以用移动设备来访问，并下载app（游戏和应用）。有些app免费，有些收费。作者利用这个实验环境对比了集中推荐算法的效果。
对比了6种方法：
1. 协同过滤；2. slope one；3. 基于内容的推荐；4. 混合推荐；5...
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移动开发 时间：
2015-01-17 18:01:45
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来自：http://www.cnblogs.com/exlsunshine/p/4214357.html声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下...
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编程语言 时间：
2015-01-15 10:54:53
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我们的Hadoop生产环境有两个版本，其中一个是1.0.3，为了支持日志压缩和split，我们添加了hadoop-1.2中关于Bzip2压缩的feature. 一切运行良好。
为了满足公司对迭代计算的需求(复杂HiveSQL,广告推荐算法，机器学习 etc), 我们构建了自己的Spark集群，最初是Standalone Mode，版本spark-0.9.1,支持Shark。
上线后，问题接踵而...
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编程语言 时间：
2015-01-14 11:10:35
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mahout中map-reduce版的itembased推荐算法思想
最近想写一个map-reduce版的userbased，于是先研究mahout中已实现的itembased算法。itembased看起来简单，但是深入到实现细节还是有点复杂的，用map-reduce实现就更复杂了。
itembased的本质：
预测某用户user对某物品item的打分，
看看该用户对其他...
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编程语言 时间：
2015-01-13 00:08:08
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202
一、 基于PHP实现的webshell攻击
二、 不用或少用else语句
三、 单页面结构(Single-page application)
四、 让搜索引擎抓取ajax的内容
五、 CURL_MULTI_INIT()
六、 PHP strstr()函数
七、 论规范化的重要性
八、 HHVM
九、 PHP源码签名收集器
十、 协同过滤推荐算法...
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Web程序 时间：
2015-01-12 17:35:43
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256
作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊）不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IB...
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编程语言 时间：
2015-01-10 15:05:52
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325
最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了，声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。基于内容的推荐算法思路很简单，它的原理大...
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编程语言 时间：
2015-01-10 01:02:39
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317
