”推荐系统“ 的搜索结果
数据预处理 ... 做推荐系统常用的库：surprise、lightfm 推荐系统的项目有online和offline。offline可以使用Python，online追求的是效率key-value形式，可以使用C++或者Java。线上的一定要是最优的...
摘要随着互联网和移动互联网的迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大，一个智能便捷的电影、电视剧推荐系统成了必不可少的工具。然而电影、电视剧的信息的表示...
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。PS：这里的top 10仅代表...
推荐系统（Recommendation System）一直都是互联网领域一个非常火热的话题。其主要目标是在用户多样化的信息环境中，通过分析用户的偏好、消费习惯等数据，提供个性化的信息推送、商品推荐、购物指导等服务。如何...
运行博客推荐程序需要注意的地方： 1. 打开mysql，增加blog数据库；修改src下面的jdbc.properties文件的用户名和密码； 2. 修改blog.xml（和Readme.txt同目录）的docBase为本地目录,放在tomcat的conf\Catalina\...
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法...
最近看了项亮大大的《推荐系统实践》一书，想借此入门推荐系统。书中有很多关于推荐系统的基础性介绍，内容由浅入深，相当平易近人。这系列博客将主要针对书中的算法部分进行梳理，并附自己实现的代码链接，以备日后...
推荐系统的后处理和日志回采是关键环节，包括建立日志系统、日志分析、结果影响评估、改进系统和监控系统。利用AOP技术和Kafka消息实现服务端日志采集，提高代码可维护性和可扩展性。推荐系统需使用数据处理库和深度...
推荐系统基础（一）：概述 目录推荐系统基础（一）：概述
基于内容推荐系统的关键在于抓取数据、清洗、内容分析和用户分析。推荐算法可采用相似度计算或机器学习模型，以提高推荐转化率。内容推荐系统在产品冷启动阶段和新物品推荐中具有重要作用。文章强调了内容分析的重要...
本文总结了21张知识卡，复盘了推荐系统核心技术，包括现代推荐架构、简单推荐模型、基于隐变量的模型、高阶推荐模型、推荐的Exploit和Explore算法、基于深度学习的推荐模型以及推荐系统的评价等内容。文章深入浅出地...
推荐系统（原理介绍）
标签： 推荐系统
A First Glance 为什么需要推荐系统——信息过载 随着互联网行业的井喷式发展，获取信息的方式越来越多，人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息，信息量也在以几何倍数式爆发增长。举一个例子，PC时代用google...
推荐系统通常为某用户返回一个item列表，假设列表长度为K，这时可以用NDCG@K评价该排序列表与用户真实交互列表的差距。 CG （累计增益 Cumulative Gain） CGK=∑i=1Kreli C G_{K}=\sum_{i=1}^{K} r e l_{i} CGK=i=...
基于 NCF图书推荐系统 有代码+数据 可直接运行
数据挖掘与分析 - 推荐系统的原理与开发图表一览试想一个推荐系统的应用场景分析应用场景的需求开始开发推荐图书系统常规解决想法曼哈顿距离欧氏距离 序言1：“你喜欢的我也喜欢”，这句话算是推荐系统最精华的提炼...
基于协同过滤算法和内容推荐算法实现电影推荐系统 本电影推荐系统算法是基于人人相似的协同过滤算法和基于内容的推荐算法相结合的混合推荐算法 混合推荐算法大致流程: 首先对数据集使用人人相似的协同过滤算法, 计算...
推荐系统之ALS算法详解
标签： 推荐系统
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