推荐系统整理

个性化推荐概念分类

协同过滤推荐算法

个性化推荐系统技术概览

个性化推荐系统是一种信息过滤方法，它根据用户与物品之间建立的关系，把用户真正需要的物品推荐给用户，以达到过滤无用信息的目的。

个性化推荐的算法可以分成：

基于内容的推荐算法
关联规则算法
协同过滤推荐算法等等

协同过滤推荐算法

协同过滤考虑用户本身的兴趣，综合相似用户对物品的评价信息，得到对其它物品的喜欢程度的推测。

协同过滤算法可以分为两种：

1.基于物品的协同过滤

计算两个物品的相似度，用户通过喜欢的物品与其它物品的相似度来找到

时间： 2024-11-07 02:44:54

关于数据挖掘中的推荐系统

一.推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点在知乎搜了一下推荐系统,果真结果比较少,显得小众一些,然后大家对推荐系统普遍的观点是: (1)重要性UI>数据>算法,就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区,通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制,有的考虑工程实现问题较少,推荐系统需要大量的数据整理和转化,同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成,方能形成推荐系统和业务之间的良性循环: (2)推荐系统离线测试很好,上线后要么没有严格的测试结果而只能凭感觉,要么实际效果差

协同过滤介绍和简单推荐系统的实现

本文引自http://blog.csdn.net/database_zbye/article/details/8664516 本文介绍推荐系统.协同过滤思想,两种基本的相似度衡量,并用python实现.最后就MovieLens数据集上作出简单的推荐. 一.相关知识 (1)推荐系统如今,推荐系统已经在多方面得到应用,例如淘宝.当当.亚马逊等网站的商品推荐.而个性化推荐系统则是通过发掘用户的兴趣爱好,作出针对性的推荐.个性化推荐的方法较多,最常用的是协同过滤方法,而本文主要讲的也是基于协同过滤的个

第一篇：你不一定了解的"推荐系统"

前言 [推荐系统 - 基础教程]可能是穆晨的所有博文里,最有趣最好玩的一个系列了^ ^. 作为该系列的[入门篇],本文将轻松愉快地向读者介绍推荐系统这项大数据领域中的热门技术. 为什么要有推荐系统? 从字面意义来看,推荐系统,就是向各位读者们推荐物品的系统.于是大家自然会想到推销...... 显然,这并不好玩,因为谁也不想被人打扰,而这个"推销系统"也不是本系列教程要讲解的推荐系统. 该问题的根本原因在于:传统推荐方式太low了:而一个可能让读者们感到诧异的事实是:你们已经开始频繁使用

[转]机器学习、深度学习、数据挖掘各种资源整理

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基于搜索推荐系统根据用户搜索频率（热搜）排序

之前写的三叉树,有点儿简单,并不能满足实际项目的需要.先简单分析一下solr中搜索推荐系统的核心算法. wiki中有关于solr的搜索推荐的详细描述,但是核心算法需要自己查看源代码.关于wiki上的解读,之前做了一次简单的翻译,根据此文档,详细研读了源代码,先把核心思想呈现出来. 基本流程如下:当用户输入搜索词语前缀时,通过前端调用solr的suggest,找到Suggeser对象,Suggester根据匹配的field从主索引库中读取field下面的terms,来构建dictionry,由于主

TOP 10开源的推荐系统简介

最近这两年推荐系统特别火,本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统,即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature.LibMF.LibFM等,也有重量级的适用于工业系统的 Mahout.Oryx.EasyRecd等,供大家参考.PS:这里的top 10仅代表个人观点. #1.SVDFeature 主页:http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 语言:C++一个feature-based协同过滤和排序工具,由上海交大Apex实验室开发,代码质量较高.在

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