原文:Facebook的用户推荐和话题推荐算法

用户推荐和话题推荐是SNS的重要课题,效果的好坏是社交网站的区别指标之一,直接关系到用户体验,甚至是SNS的活力。国内的一些社交网站,比如新浪微博等,在功能上和UI上做的已经达到国际一流,然而,在推荐算法方面,仍有相当距离。推荐算法属于SNS的内功,对于SNS的用户体验的作用,和搜索算法对搜索网站的用户体验的作用相似。改进推荐算法,是社交网站的下一步方向之一。本文用图示法非常简单形象的描述了两种话 ...

2012-10-12 16:14 1 2862 推荐指数:

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Facebook推荐算法模型DLRM解读

参考:https://mp.weixin.qq.com/s/mUNjLuOG2UvztCEP3wyPPw 代码:https://github.com/facebookresearch/dlrm ...

Fri Jul 26 08:18:00 CST 2019 0 1044
推荐算法(基于用户和基于物品)

推荐算法 https://yq.aliyun.com/articles/539247 基于用户的协同过滤算法 首先用一个词就能很好的解释什么叫做基于用户的协同过滤算法:【臭味相投】。虽然是贬义词,但也说明了,具有类似特征的人群,他们喜欢的东西很多也是一样的。因此,在推荐系统中,假设要为 ...

Thu Aug 01 09:00:00 CST 2019 0 1578
Facebook的朋友推荐系统

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/25/2655815.html,转载请注明出处] Facebook的新朋友关系中有92%来自于朋友的朋友(FOFs), 来自于Facebook的数据科学家Lars ...

Sat Aug 25 19:53:00 CST 2012 0 4477
推荐算法用户推荐(UserCF)和物品推荐(ItemCF)对比

一、定义 UserCF:推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF:推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点,根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣,即: UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF ...

Tue Sep 26 00:10:00 CST 2017 0 1067
基于用户推荐协同过滤算法算法

协同过滤推荐算法是最重要的算法,它是基于协同过滤算法的物品分为基于用户的协作过滤算法。 本文介绍了基于用户的协同过滤算法。简单的说,给用户u推荐。所以只要找出谁和u课前行为似用户。这与u較像的用户。把他们的行为推荐用户u就可以。 所以基于用户的系统过滤算法包含两个步骤 ...

Mon Jun 29 18:06:00 CST 2015 0 3305
推荐算法-基于内容的推荐

根据推荐物品的元数据发现物品的相关性,再基于用户过去的喜好记录,为用户推荐相似的物品。 一、特征提取:抽取出来的对结果预测有用的信息 对物品的特征提取-打标签(tag) 用户自定义标签(UGC) 隐语义模型(LFG) 专家标签(PGC) 对文本信息的特征提取-关键词 ...

Wed Sep 04 22:59:00 CST 2019 0 754
推荐算法之电影推荐

两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解):SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
 
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