from: 七月在线 电商推荐与销量预测相关案例 一、预测用户对哪个事件感兴趣(感兴趣不一定去参加) 用户历史参加事件、社交信息、浏览信息(app)、要预测的事件 recall:召回率 准确率: 协同过滤不考虑卖/买的东西是什么,只关心历史数据中哪两个用户的兴趣度一样。(1-2 ...
推荐概念 信息过滤系统 解决 信息过载 用户需求不明确的问题 利用一定的规则将物品排序 展示给需求不明确的用户 推荐 搜索区别 推荐个性化较强,用户被动的接受,希望能够提供持续的服务 搜索个性化弱,用户主动搜索,快速满足用户的需求 推荐和 web项目区别 构建稳定的信息流通通道 推荐 信息过滤系统 web 对结果有明确预期 推荐 结果是概率问题 Lambda 架构介绍 离线计算和实时计算共同提供服 ...
2019-11-10 10:12 0 285 推荐指数:
from: 七月在线 电商推荐与销量预测相关案例 一、预测用户对哪个事件感兴趣(感兴趣不一定去参加) 用户历史参加事件、社交信息、浏览信息(app)、要预测的事件 recall:召回率 准确率: 协同过滤不考虑卖/买的东西是什么,只关心历史数据中哪两个用户的兴趣度一样。(1-2 ...
1. SVD简介 假如要预测Zero君对一部电影M的评分,而手上只有Zero君对若干部电影的评分和风炎君对若干部电影的评分(包含M的评分)。那么能预测出Zero君对M的评分吗?答案显然是 ...
58同城作为中国最大的分类信息网站,向用户提供找房子、找工作、二手车和黄页等多种生活信息。在这样的场景下,推荐系统能够帮助用户发现对自己有价值的信息,提升用户体验,本文将介绍58同城智能推荐系统的技术演进和实践。 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年(C++实现),该套 ...
推荐系统 1.缘起 糖豆作为国内最大的广场舞平台,全网的MAU已经超过4000万,每月PGC和UCG生产的视频个数已经超过15万个,每月用户观看的视频也超过100万个。然而之前糖豆APP首页主要还是依赖内容编辑手工推荐来发现内容,每天的推荐量也是几十个而已。明显可见千人一面的内容分发效率比较 ...
前面几章介绍了各种各样的数据和基于这些数据的推荐算法。在实际系统中,前面几章提到的数据大都存在,因此如何设计一个真实的推荐系统处理不同的数据,根据不同的数据设计算法,并将这些算法融合到一个系统当中是本章讨论的主要问题。本章将首先介绍推荐系统的外围架构,然后介绍推荐系统的架构,并对架构中每个模块 ...
前言: 上个月公司的同事提议组内做几次关于数据挖掘的技术串讲交流下学习和工作经验,本着提携新人的考虑,建议博主也讲点什么。开始时博主想简单讲一讲推荐算法的协同过滤算法。后来考虑到其实串讲不仅仅是和其他人交流分享,也是对自己已有知识的巩固。想一想还是加点挑战,谈谈推荐系统吧^_^。为什么选推荐系统 ...
1. 推荐系统的作用和意义 在这个时代,无论信息消费者还是信息生产者都面临巨大的挑战。 信息消费者:在大量信息中找到自己感兴趣的信息很困难。 信息生产者:将自己生产的信息让广大消费者关注很困难。 推荐系统将用户与信息联系起来。 1.1 用户 ...
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 ...