第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程特征按照不同的数据类型分类，有不同的特征处理方法推荐系统常见反馈数据基于 UGC 的推荐TF-IDF算法代码示例9.1.3 基于协同过滤的推荐基于近邻的协同过滤的推荐基于模型的...
（一）问题描述电影评分，下图中5部电影，4个人进行评分，评分从0-5，并且为整数，问号处表示没有评分。（二）基于内容的推荐系统给每部电影添加两个features,针对这个问题中分别为romatic和action，范围为1-5，并且给出一部电影这两个参数就已知。这里设，每部电影由xi表示，xi为一个3*1的向量，第一个x0为截距1，第二个为romantic指数，第三个为action指数。每个人的评分也由一个3*1的向量表示，第二个和第三个分别表示每个人对r...
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/899483731、模型产生过拟合的原因及解决方案什么是过拟合：模型在训练集上效果较好，在测试集上表现较差。产生过拟合原因：参数太多，模型复杂度高样本中噪音数据较大，模型学习到了噪音中的特征对于决策树模型。对决策树的生长没有合理的限制和修建对于神经网络模型。权值学习迭代次数足够多（overtraining），拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特...
（上接第二章） 4.3.1 KMeans 算法流程 算法的过程如下： （1）从N个数据文档随机选取K个文档作为质心 （2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 （3）重新计算已经得到的各个类的质心 （4）迭代（2）~（3）步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值，算法结束。 4.3.2 辅助函数 （1）文件数据转为矩阵：file2matrixdef file2matrix(path,delimiter):recordlist = []fp ...
电商大数据项目-推荐系统实战（一）环境搭建以及日志，人口，商品分析http://blog.51cto.com/6989066/2325073电商大数据项目-推荐系统实战之推荐算法http://blog.51cto.com/6989066/2326209电商大数据项目-推荐系统实战之实时分析以及离线分析http://blog.51cto.com/6989066/2326214（七）推荐系统常用算法协同过滤算法协同过滤算法（Collaborative Filtering：CF）是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用...
一，常用推荐系统算法总结1、Itemcf (基于商品的协同过滤)这个算法是cf中的一种，也是当今很多大型网站都在采用的核心算法之一。对于商城网站（以Amazon为代表，当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在内），影视类推荐，图书类推荐，音乐类推荐系统来说，item的增长速度远不如user的增长速度，而且item之间的相似性远不如user之间的相似性那么敏感，所以可以在离线系统中将item的相似度矩阵计算好，以供线上可以近乎即时地进...
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基于流行度这种算法比较简单，按所有用户的点击量排序呈现给用户，按热度数据推荐给每个用户。弊端就是每个用户看到的都是一样的，无法个性化推荐，微博排行榜就是个比较好的例子。 协同过滤算法基于用户分析各个用户对物品的评价（浏览次数，停留时间，购买次数）依据用户对物品的评价计算得出所有用户之间的相似度选出与当前用户最相似的N个用户将这N个用户评价最高并且当前用户又没有浏览过的物品推荐给当前用户。基于物品分析各...
基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入研究，而且在业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法。我们先来看看基于用户的协同过滤算法，基于物品的协同过滤算法大体思路和基于用户的差不多，可以自己参考对比学习。基于用户的协同过滤算法每年新学期开始，刚进实验室的师弟总会问师兄相似的问题，比如“我应该买什么专业书啊”...
今天回顾一下Google在2016年提出的模型：WDL(Wide & Deep Learning for Recommender Systems)，WDL模型巧妙的将传统的特征工程与深度模型进行了强强联合。WDL一出，一下引爆了深度学习模型在推荐系统的应用，随后沿着WDL的思路相继出了多个模型，如PNN/DeepFM/DCN/xDeepFM等。直到今天，WDL依然作为很多公司落地深度学习模型的首要选择，之后再在上面做各种迭代。 一、推荐系统架构Google的论文里面不仅介绍了WDL模型，还顺带给我们...
Fig.0. 微信看一看微信看一看面向全体微信用户，每天有数百万新闻、视频和公众号文章借由个性化推荐系统完成分发。在微信看一看，我们将各类深度学习算法广泛应用到了推荐系统的各个环节中。新闻资讯、运营专题和小众文章由于缺少历史行为或者倾向长尾，往往曝光效率不高，对此我们提出 RALM 模型尝试解决这个问题。1. 背景1.1. 未被缓解的马太效应现阶段，Deep Learning 已经在推荐领域中广泛应用，深度模型如 Youtube DNN/WND/De...
文章作者：携程技术团队编辑整理：Hoh内容来源：《携程人工智能实践》出品平台：DataFun注：转载请在后台留言“转载”。导读：携程作为全球领先的 OTA 服务平台，为用户提供诸多推荐服务。下面我们介绍几个在实际推荐场景中面临的问题：假设一个用户对不同类别的内容感兴趣程度不同，那么推荐系统初次遇到这个用户时，如何快速地知道他对每类内容的感兴趣程度呢？假设我们有若干广告库存，如何知道给每个用户展示哪个广告能获得最大...
在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。 本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。 欧几里得距离1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
1、深度学习在推荐系统中的应用 2、推荐系统的深度学习应用之IMDb解析 3、推荐引擎-实现基础工程（1） 4、推荐引擎-实现基础工程 （2） 5、推荐引擎-实现基础工程（3） 6、推荐引擎-实现基础工程（4） 7、推荐引擎-实现基本的实时处理（1） 8、推荐引擎-实现基本的实时处理（2） 9、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1） 10、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2） 11、推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3） 12、推荐引擎-实现简...