前一阵子准备毕业论文的开题,一直在看推荐系统相关的论文。对推荐系统有了一个更加清晰和理性的认识,也对推荐算法有了深入了解。借此机会总结分享一下,大家多多拍砖。 推荐系统的出现 随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选 ...
推荐算法概览 一 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。这些算法每种都各有优劣,也各有局限,因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中,我们很可能需要测试多种算法,以便找出最适合用户的那种 了解这些算法的概念以及工作原理,对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的,而推荐模型会负责收集诸如用户偏好 物品描述 ...
2018-05-04 17:17 0 1344 推荐指数:
前一阵子准备毕业论文的开题,一直在看推荐系统相关的论文。对推荐系统有了一个更加清晰和理性的认识,也对推荐算法有了深入了解。借此机会总结分享一下,大家多多拍砖。 推荐系统的出现 随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选 ...
推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的评分或偏好。解决的是信息过载和长尾问题(长尾理论)。它的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来。 推荐系统在为用户推荐物品时通常有两种方式: 1.评分预测 2.TopN推荐 主流的推荐系统算法可以分为协同过滤推荐(Collaborative ...
1.算法的概念 1.1.算法的定义 算法是解决问题的一系列操作步骤,而计算机算法要具有一般性,而非只适用于一些特殊实例。 1.2.算法的求解 从实例开始,一步一步解决问题,最终得到算法。 2.算法的描述 算法的描述就是用自然语言、流程图、伪代码这几种方式,以及顺序结构、 分支结构 ...
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 ...
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 ...
咱们的公众号有很多硬核的算法文章,今天就聊点轻松的,就具体聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。这本书我在之前的文章多次推荐过,但是没有具体的介绍,今天就来正式介绍一下。。 我的推荐不会直接甩一大堆书目,而是会联系实际生活,讲一些书中有趣有用的知识,无论你最后会不会去看这本书,本文都会给你带来一些收获 ...
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法: 其中: P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵 R:R矩阵是User-Item矩阵,由P*Q得来 见下图: R评分举证由于物品 ...
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