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Channel: 推荐算法 –一起大数据-技术文章心得
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美团推荐算法实践

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。...

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推荐方法总结

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...

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协同过滤推荐算法的原理及实现

作者:蓝鲸 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...

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基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现

来自 http://www.cnblogs.com/technology/p/4467895.html 在推荐系统众多方法中,基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年,该算法都是推荐系统领域最著名的算法。...

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常用推荐算法

       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...

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余弦计算相似度度量

from https://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303 余弦计算相似度度量 相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,相似度的值越大说明个体差异越大。...

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推荐系统之SVD:奇异值分解

概述 奇异值分解 (Singular Value Decomposition),是一种矩阵分解技术,经常用于机器学习降维处理。它通过将空间维度从 N 维减少到 K 维(其中 K<N)来减少数据集的特征数量。SVD 也常作为协同过滤技术在推荐系统中发挥不可忽视的作用。它使用矩阵结构,其中每一行代表一个用户,每一列代表一个项目。 该矩阵的元素是用户对项目的评分 。...

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