引言 最早的推荐系统应该是亚马逊为了提升长尾货物的用户抵达率而发明的。已经有数据证明，长尾商品的销售额以及利润总和与热门商品是基本持平的。亚马逊网站上在线销售的商品何止百万，但首页…

作者：vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在，例如抖音、淘宝、京东App均能见到推荐系统的身影，其背后涉及许多的技术。 本文以经典的协同过滤为切入点，重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法，从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理，通俗易懂，希望能够给大家带来一些启发 ....

作者： 负雪明烛  http://fuxuemingzhu.cn 项亮的《推荐系统实践》是一本面向推荐系统初学者的好书。这本书中间花了不少的篇幅去介绍了推荐系统中很重要的一个算法：…

在这些算法中，最常见的当属智能推荐算法了。我们在淘宝购物，在头条阅读新闻，在抖音刷短视频，背后其实都有智能推荐算法。基于人口统计的推荐是相对简单的一种推荐算法，它会根据用户的基本信息进行分类，然后将商品推荐给…

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…

来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_73de143c010153vp.html    在上一篇博文中，我已经总结了几种主要的推荐方法，其中，基于内容…

《Collaborative Filtering for Movie Recommendations》by Siddhartha Banerjee Introduction Thi…

文|稳国柱（文章来自 不周山） 两年多前，我在阿里技术沙龙讲了一个名为“寻路推荐”的topic，介绍了自己在豆瓣时代做的几个典型案例，属于比较务实的一个topic，自己把它定位为“…

本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learni…

来源： 算法研习社 相信大家对推荐系统已经很熟悉了，它通过分析用户的历史行为，挖掘用户的兴趣爱好，预测并推荐给用户其接下来有可能感兴趣的事物，例如商品推荐、音乐推荐、新闻以及最近很火的短视频推荐等等。 协同过滤推荐 作为最为主流与经典的技术之一，它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些项目产生过兴趣 ....

为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。

众所周知，数据科学的目标是从大数据中创造价值。然而，数据科学也应该满足第二个目标即避免信息过载。一个典型的可以满足这两个目标的系统就是推荐引擎。

在这篇文章中，我会简要概述推荐系统这个领域，并解释每个算法的工作原理。 首先明确一下推荐系统的定义。推荐系统是一种技术，主要应用在那些需要为用户（客户，访客，应用程序用户，读者）等进行物品（产品，电影，事件，文章）推荐的场景或相反的为物品推荐用户的场景。通常情况下，在这些场景中会存在非常多的物品和用户，解决这个问题将会变的非常困难而且需要付出很大的代价。想象…

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 col…

你喜欢的东西我也喜欢 我们将从推荐系统开始，开启数据挖掘之旅。推荐系统无处不在，如亚马逊网站的“看过这件商品的顾客还购买过”板块： last.fm上对音乐和演唱会的推荐(相似歌手)： 在亚马逊的例子里，它用了两个元素来进行推荐：一是我浏览了里维斯翻译的《法华经》一书;二是其他浏览过该书的顾客还浏览过的译作。 本章我们讲述的推荐方法称为协同过滤。顾名思义，这个…

作者：Kung-Hsiang, Huang (Steeve) 编译：ronghuaiyang 今天给大家回顾一篇论文，神经协同过滤，看名字就知道，神经网络版本的协同过滤，推荐算法的经典的方法之一。 [图片] 神经协同过滤(NCF)是新加坡国立大学、哥伦比亚大学、山东大学、德州农工大学于 2017 年 ....

（本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用） 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过 PAI 快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。 首先看下整个业务流程图，这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程： [图片] 首先把数 ....