推荐系统是由一个或者多个算法和策略组成的这样一个系统，其商业价值在于实现产品提供者、产品用户以及推荐平三者的利益共赢。无论从算法的角度还是从商业的角度，效果好不好都是我们所关心的问题，所以实践者们对推荐系统系统提出了各种各样的评测指标来衡量其优劣性和适用性 ...

评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。 更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》 覆盖率 如何评价推荐系统的优劣 ...

作为技术人员，学习新知识是基本功课。有些知识是不得不学，有些知识是学了之后如虎添翼，Java8的Stream就是兼具两者的知识。不学看不懂，学了写起代码来如虎添翼。 在上篇《Java8 Stream ...

1.推荐系统的实验方法 1.1 离线实验 offline experiment 即收集用户行为数据集，并分为训练集和测试集，在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上进行预测——通过事先定义的离线指标评测算法在测试集上的预测结果。 offline experiment的缺点是无法获得很多商业上关 ...

1.处理数据集：将用户行为数据集按照均匀分布随机分成M份，挑选一份作为测试集，剩下的M-1份作为训练集 2.评测指标 ①准确率和召回率 对用户u推荐N个物品（记为R(u)）,令用户u在测试集上喜欢的物品的集合为T(u)，召回率和准确率可以用来评测推荐算法的精度，计算公式 ...

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 ...

起因： 小编近期看了 58沈剑 的架构师之路，在里边，小编看到了一篇关于商城里边的推荐系统的理论文章《从0开始做互联网推荐-以58转转为例》，深有感触，但里边没有详细讲解，所以小编就自己琢磨，最近有点研究成果，所以拿来和大家分享，共同学习，一起进步~ 商品推荐： 为什么我们需要这个商品 ...