Define the problem>>Identify the constraints and abstract problempropose solution:simple idea>>Don't try to solve everythingimplent the system:>>reuse...
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2014-12-15 17:05:36
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第五章 混合推荐方法
推荐问题可以转换成效用函数，函数的输入为用户和物品，输出为用户和物品的效用——效用是指物品满足某种抽象目标的能力，如：满足用户某方面的需求、或者是满足零售转化率、等等
任何一个推荐系统都是从众多物品中选取N个物品，使得这N个物品的效用总和最大
1. 整体式混合设计
从最底层的特征开始考虑整合
1.1 特征混合方案
如果有多种特征可以用，例如：用户浏...
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2014-12-14 01:58:32
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前两章的协同过滤和就内容的推荐都建立在“大量数据”的基础上，运用概率方法来进行计算和预测。不过，在现实生活中，有些物品，如：汽车、房屋、计算机，用户不会频繁的消费。如何在这种情况下对用户进行推荐？
这种case，在现实生活中很常见的就是在淘宝上面用general的query来搜索一些大宗物品，如：相机、电视、空调、等等。这时候淘宝除了给出一些结果，还会给出一些选项，如：品牌、像素、尺寸，...
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2014-12-11 00:21:48
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zookeeper介绍 zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目中的一个子项目，并且根据google发表的<The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems>论文来实现的，...
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2014-12-10 12:44:13
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This artical also published in English:http://www.cnblogs.com/LarryAtCNBlog/p/4153295.html什么是HP SIM？文章里所说的SIM指的是Systems Insight Manager，是HP公司给自家的服务器制作...
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2014-12-09 15:22:35
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What is HP SIM first? A: SIM in the artical meansSystemsInsightManager, fromHewlett-Packard, for central management of HP servers.One of function for ...
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2014-12-09 15:17:59
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基于内容的推荐的基本推荐思路是：用户喜欢幻想小说，这本书是幻想小说，则用户有可能喜欢这本小说
两方面要求：（1）知道用户的喜好；（2）知道物品的属性
基于内容的推荐相比协同过滤方法（个人观点）：协同过滤用到了大量用户的群体行为特征，两个特点，（1）要大量用户，（2）除了用户的行为之外，不需要其他信息；基于内容的推荐，需要用户和物品的额外信息，如：用户喜好、物品属性等等，但是不需要存储、...
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2014-12-07 23:20:43
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现在系统中运行一下configure命令，输出以下信息[root@aliyun memcached-1.4.21]# ./configure --help`configure' configures memcached 1.4.21 to adapt to many kinds of systems...
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2014-12-06 12:39:13
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在iPhone应用或者是游戏的开发过程中，对声音的支持是必不可少的。在我做过的几个应用中，每个都涉及到音效，所以在这里做个简单的归纳，很多都是引用自《iPhoneApplicationProgrammingGuide》（需要有AppleID才能打开链接），加了一些实际使用的经验。iPhoneOS主要提供SystemS..
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2014-12-03 19:31:09
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