推荐系统很重要的原因：1》它是机器学习的一个重要应用2》对于机器学习来说，特征是非常重要的，对于一些问题，存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features，推荐系统就可以帮助我们做这样的事情。 推荐系统的问题描述 使用电影评分系统，用户用1-5分给电影进行评分（允许评分在0-5 ...

原文链接：Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者：Xavier Amatriain and Justi ...

如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积 我们假设每部电影有两个features,x1与x2。x1表示这部电影属于爱情片的程度，x2表示这部电影是动作片的程度，如Romance fore ...

协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征（即每部电影到底有多少浪漫成份，有多少动作成份） 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好，如上图 ...

等相似计算算法中的哈利波特问题，相似性计算在推荐系统的召回起到非常重要的作用，而热门物品和用户天然有优势 ...

在上周我写了一篇“基于机器学习的银行电话营销客户购买可能性预测分析”，那是作为对客户购买可能性预测分析的第一次验证案例的尝试。今天是基于机器学习的客户购买可能性预测分析的第二次验证案例：推荐系统。 推荐系统 基于热度推荐：由专家或者一定时期产品销售情况或者主推产品，制作一个排行榜，在没有用 ...

推荐系统多样性问题 20200409 多样性包含三个方面的含义， 个体多样性：从单个用户的角度来衡量的推荐系统多样性，主要考察系统能够找到用户喜欢的冷门项目的能力。 与个体多样性不同，总体多样性主要强调对不同用户有不同的推荐。 可以通过长尾理论考察推荐系统多样性对产品销售的影响 ...

对于目前大规模的电子商务平台，如淘宝、ebey，其用户、商品数量都非常大。淘宝数据显示，2010年淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达到8亿，最多的时候每天6000万人访问淘宝网，平均每分钟出售4 ...