基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，一般将这种类型的算法称为协同过滤算法。协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。 用户行为数据简介 用户行为数据在网站上最简单的存在形式就是日志。网站 ...

2.1 用户行为数据简介 　　显性反馈行为：用户明确表示对物品喜好的行为。评分、喜欢、不喜欢。 　　隐性反馈行为：不能明确反应用户喜好的行为。比如页面浏览。 显性反馈数据 隐性反馈数据 用户兴趣 明确 ...

2.1 用户行为数据简介 用户行为数据可分为显性反馈行为和隐性反馈行为； 用户数据的统一表示； 2.2 用户行为分析　　在设计推荐算法之前需要对用户行为数据进行分析，了解数据中蕴含的一般规律可以对算法的设计起到指导作用。 用户活跃度和物品流行度 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　之前开的坑一直没有完成，有要开新的坑了，最近在做关于个性化推荐的项目，所以想对目前的工作有个总结。现阶段的话，仍然处于熟悉数据的过程中，还没有正式的走到算法这一层。主要的原因有两点，第一：数据不是很全，关于用户、item ...

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 ...

功能分析 内置参数 概述 为什么需要一个复杂的工作量调度器? 1、一个完整的数据分析系统通 ...

最近一段时间，看完了项亮大佬的《推荐系统实践》，然后开始看和实践王喆老师的新书《深度学习推荐系统》，整篇博客对自己的代码整理和知识点的回顾。在初次接触后，我对推荐系统的初印象是并不仅仅是算法的学习，还有架构和其他数据处理的知识需要掌握。 推荐系统前沿　之　协同过滤 初次接触推荐系统，看到 ...

在一口气看完项亮老师的《推荐系统实践》后,又花费几天看完了王喆老师的《深度学习推荐系统》，虽然学过一门深度学习的课，但是直接看推荐系统的深度学习还是有点不懂的（手动狗头×）。在上一篇的协同过滤后，这一篇来记录协同过滤后推荐系统的发展，也就是特征工程。 （图片有点大，可右键点击查看） 推荐系统 ...