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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...

（文／JosephA.Konstan&JohnRiedl）讲完了推荐算法是如何“猜你喜欢”的，现在，你对于每回上网购物时在线零售商是如何打量你，并努力把你的喜好和其他人的相匹配有了一个基本的概念。推荐系统还有另外两大特点，也对你最终看到的推荐结果有着显著的影响：第一，在弄清楚你和其他购物者的相似度有多高之前，推...

  为了让推荐结果符合用户口味，我们需要深入了解用户和物品。用户的兴趣是不断变化的，但用户不会不停的更新兴趣描述。最后，很多时候用户并不知道自己喜欢什么，或者很难用语言描述自己喜欢什么，因此，我们需要通过算法自动发觉用户行为数据，从用户的行为中推测用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。通常我...

  什么才是好的推荐系统？这是推荐系统需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品系统者和提供推荐系统的网站。在介绍推荐系统的指标之前，首先看一下获取这些指标的主要实验方法。主要有3种：即离线实验、用户调查和在线实验1.离线实验 离线实验的方法一般由如下几个步骤组成...

在研究如何涉及推荐系统之前，了解什么是好的推荐系统至关重要。如果想买牛肉，你有多少种方法？假设附近有一个24小时便利店，你可以走进店里，看看所有的货架，转一圈找到牛肉，然后比较几个牌子的口碑或者价格找到自己喜欢的牌子，掏钱付款。如果附近有宜家沃尔玛，你可以走进店里，按照分类指示牌走到食品2所在的楼层，接着按照指示牌找到...

FM英文全称是“FactorizationMachine”，简称FM模型，中文名“因子分解机”。FM模型其实有些年头了，是2010年由Rendle提出的，但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用，其实也就是最近几年的事。FM模型原理参考： https...

 本文主要是基于《推荐系统实践》这本书的读书笔记，还没有实践这些算法。LFM算法是属于隐含语义模型的算法，不同于基于邻域的推荐算法。隐含语义模型有：LFM，LDA，TopicModel这本书里介绍的LFM算法。书中内容介绍的很详细，不过我也是看了一天才看明白的。开始一直没想明白，隐类的类别是咋来的，后来仔细读...

标签是一种无层次化结构、用来描述信息的关键词，可以作为物品的元信息。利用标签可以更好地组织和推荐物品。根据解决的问题，可以将标签系统分为两种：1.根据Item的标签为用户推荐Item；2.在用户打标签时，推荐合适的Item的标签；a.算法流程：1.统计每个用户常用标签2.对于每个标签，统计打过这个标签次数较多的物品3....

1.推荐系统任务推荐系统的任务就是联系用户和信息一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,而另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。2.与搜索引擎比较相同点：帮助用户快速发现有用信息的工具不同点：和搜索引擎不同的是推荐系统不需要用户提供明确的需求而是通过分析用户的历史行为来给用户的...

优点：可以获得很多体现用户主观感受的指标，比在线实验风险低，出现错误后很容易弥补。缺点：招募测试用户代价较大；很难组织大规模的测试用户，因此测试结果的统计意义不足。  设计一个在线实验，然后根据用户的在线反馈结果来衡量推荐系统的表现。在线评估中，比较重要的两个选择点是——在线...

1.推荐系统中的算法：协同过滤:   基于用户user-cf    基于内容item–cfslopone 关联规则（Apriori算法，啤酒与尿布） 2.slopeone算法slopeone算法是基于不同物品之间的评分差的线性算法...

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0.8012018.05.1916:17:18字数2068阅读22568推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.co...

我们经常谈论的推荐系统（RecommenderSystem），从形式上看是比较“静态”的推荐，通常位于网页主要信息的周边，比如电商网站的“看了又看”、“买了又买”。这种推荐系统在大多数场景下无法独立撑起一款产品。依据维基百科RecommenderS...