转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 一个人想看电影的时候常常会思考要看什么电影呢。这个时候他可能会问周围爱好的人求推荐。现在社 ...
我们在网上购物的时候总是会花大量时间去搜索自己需要的信息,即使找到了一些类似的商品也可能不是特别满意的,搭上了大把的时间不说可能还选不到合适的商品那就太悲催咯,鉴于这个情况,个性化推荐就应运而生了,如果你去过亚马逊或卓越亚马逊应该就会知道这个东西。 当我们登陆进去后,网站首页会自动列出一些我们喜欢的商品,这样我们就不用到处去找我们想买的商品了。 网站是怎么知道我们喜欢什么商品的呢 下面是我对这个原 ...
2016-03-01 14:35 0 2782 推荐指数:
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 一个人想看电影的时候常常会思考要看什么电影呢。这个时候他可能会问周围爱好的人求推荐。现在社 ...
协同过滤算法原理 一、协同过滤算法的原理及实现 二、基于物品的协同过滤算法详解 一、协同过滤算法的原理及实现 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 ...
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剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分,其中这篇是定位:对推荐引擎中的核心算法:协同过滤进行深挖。 首先,千人千面融合各种场景,如搜索,如feed流,如广告,如风控,如策略增长,如购物全流程等等;其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎,这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序 ...
下面讲解的链接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路:当用户A需要个性化推荐的时候,可以先找到和他兴趣 ...
1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好 ...
Collaborative Filtering Recommendation 向量之间的相似度 度量向量之间的相似度方法很多了,你可以用距离(各种距离)的倒数,向量夹角,Pearson相关系数等。 ...
剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分,其中这篇是定位:对推荐引擎中的核心算法:协同过滤进行深挖。 首先,千人千面融合各种场景,如搜索,如feed流,如广告,如风控,如策略增长,如购物全流程等等;其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎,这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序 ...