推荐系统的构成元素物品集合用户场景推荐引擎：根据用户对物品或者信息的偏好（包括用户对物品的评分、用户查看物品的记录、用户的购买记录等）与用户的画像数据进行拟合，学习得到什么样的用户会喜欢什么样的物品这样一个模型推荐结果集推荐引擎构成：召回模块：根据用户和场景特征，从物品列表（上百万个物品）中挑选用户可能感兴趣的物品，通过多种召回方法进行组合召回，最终得到用户的候选物品集（几百或者上千个物品）排序模...
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，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即qu...
mahout入门指南之mahout单机版推荐算法 鄙人最近在研究mahout，网上找了一些入门资料来看，发现都整理的比较乱。折腾了一番，终于搞清楚了。为了让新手们较快入门，决定总结分享一下，写此入门指南。 mahout是什么？mahout是一个机器学习库，里面实现了一些算法，比如推荐算法，聚类算法。实现方式有单机内存版，也有分布式（hadoop和spark）。 mahout如何快速入门？个人觉得单机版的mahout推荐...
杂谈 老早就想整理一篇推荐算法的入门博文，今天抽空写一下。本文以电影推荐系统为例，简单地介绍基于协同过滤，PMF概率矩阵分解，NMF非负矩阵分解和Baseline的推荐系统算法。NMF的实现具体可以参考Reference中的「基于矩阵分解的推荐算法，简单入门」一文，对我启发很大。基于协同过滤的推荐算法 什么是协同过滤？协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，...
简单的理解协同过滤： 相似兴趣爱好的人喜欢相似的东西，具有相似属性的物品可以推荐给喜欢同类物品的人。比如，user A喜欢武侠片，user B也喜欢武侠片，那么可以把A喜欢而B没看过的武侠片推荐给B，反之亦然，这种模式称为基于用户的协同过滤推荐（User－User Collaborative Filtering Recommendation）；再比如User A买了《java 核心技术卷一》，那么可以推荐给用户《java核心技术卷二》《java编程思想》，这种模式称为基于物品的...
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_602feaa80100fjq9.html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、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是...
E&E(探索（exploration）和利用（exploitation) https://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/77473485https://blog.csdn.net/zhangbaoanhadoop/article/details/82155796原文：https://www.cnblogs.com/gczr/p/11072328.html
一.算法实现 基于p-stable分布，并以‘哈希技术分类’中的分层法为使用方法，就产生了E2LSH算法。 E2LSH中的哈希函数定义如下： 其中，v为d维原始数据，a为随机变量，由正态分布产生; w为宽度值，因为a?v+b得到的是一个实数，如果不加以处理，那么起不到桶的效果，w是E2LSH中最重要的参数，调得过大，数据就被划分到一个桶中去了，过小就起不到局部敏感的效果。b使用均匀分布随机产生，均匀分布的范围在[0,w...
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 filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的...
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...
介绍论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”. 本文讲述比较推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比较的方式不同, 本文从另一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比较.详细参与比较的推荐算法包括:baseline传统基于用户传统基于物品oneSlopesvd比较方式比较的过程分为两个阶段:阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部分为已知打分, 另一部分为未知打分, 用于预测. ...
目录JDK 初步ArrayListLinkedListVectorStackHashMapHashtableLinkedHashMapTreeMapHashSetLinkedHashSetTreeSetPriorityQueueConcurrentLinkedQueue第三方类库Apache HttpComponents Clientspring-corejettythoughtworks xstreamfastjsoncommons 组件logback日志组件cache组件附录JDK 初步ArrayList底层就是一个Object数组，初始容量为10，每当元素要超过容量时，重新创建一个更大的数组，并把原数据拷到新数组中来。ArrayList实现...
推荐算法举个简单的例子，比如有个用户进来看了一堆内容，我们把他看的所有的历史行为，嵌入到推荐引擎当中去。这个推荐引擎就会生成个性化的频道，下次这个用户再登录，或者都不用下一次，过几分钟之后，他看到的内容就会根据他最近发生的历史行为发生变化，这就是推荐系统的基本逻辑。这种方法叫基于用户行为的推荐，当然是有一定局限性的。比如你只有一个用户行为的时候，你就不知道他会不会看一个从来没人看过的内容，这其实就...
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)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是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进...
推荐算法大致能够分为下面几类基于流行度的算法协同过滤算法（user-based CF and item-based CF）基于内容的算法（content-based）基于模型的算法混合算法1. 基于流行度的算法能够依照一个项目的流行度进行排序，将最流行的项目推荐给用户。比方在微博推荐中。将最为流行的大V用户推荐给普通用户。微博每日都有最热门话题榜等等。 算法十分简单，通过简单热度排序就可以。文章> Predict Whom One Will Follow:Followee Recommenda...