基于威尔逊区间法的排序方法

结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。

计算广告和推荐系统。

前一阵子，有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰：与卡戴珊的屁股竞争”，讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情，里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受，似曾相识。那么今天，我们不谈具体的公司具体的案例，而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不相符合怎么办”这个事情该怎么办。 记者和编辑的抱怨 你是一个…

一个推荐系统，如果片面优化用户的喜好，很可能导致千篇一律的推荐结果。文中曾经用了一节来讨论为什么使用Exploitation & Exploration (E & E)结果可能依然不能“免俗”。其实，E & E是推荐系统里很有意思，但也非常有争议的一个算法。一方面，大家都基本明白这类算法的目的，每年有很多相关论文发表。另一方面，这是工…

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…

摘要：本文是一位算法师工程师的Spark机器学习笔记，教你构建一个简单的推荐系统。 推荐引擎应用场景： 用户有海量选择：随着场景内item越来越多，用户越来越难以选择到合适的产品 个性化场景：在选择产品时，会借鉴那些与推荐用户相似地群体，利用群体智慧对用户进行推荐”千人千面” 在本篇博客中，会涉及到以下几个部分： 介绍不同类型的推荐引擎 使用用户偏好模型来构…

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。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后…

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。

本文来自携程技术中心基础业务研发部的《应用架构涅槃》系列分享。

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…

推荐系统的搭建是个复杂工程，涉及到实时计算、离线计算，以及各种数据采集、流转等，对自建推荐系统来说，更是很有困难。

本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程，也是最近以来一直深入研究的成果展现

本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程，也是最近以来一直深入研究的成果展现

本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程，也是最近以来一直深入研究的成果展现。

推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。

跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。

在第一篇文章我们介绍了推荐系统的优点，大致可以把推荐系统分为两种类型：基于内容的推荐系统和协同过滤推荐系统。

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。

摘要：与传统的浅层机器学习相比，深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中，抽象出用户的兴趣因子，挖掘出用户的…