1. 什么是推荐系统 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间 ...
一 离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率。 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑。 离线推荐服务主要分为统计性算法 基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法。 ...
2019-11-28 08:59 0 302 推荐指数:
1. 什么是推荐系统 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间 ...
2018-04-26 1.协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering)字面上的解释就是在别人的帮助下来过滤筛选,协同过滤一般是在海量的用户中发现一小部分和你品味比较相近的,在协同过滤中,这些用户称为邻居,然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录来推荐给你。问题 ...
一、基本介绍 1. 推荐系统任务 推荐系统的任务就是联系用户和信息一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,而另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。 2. 与搜索引擎比较 相同点:帮助用户快速发现有用信息的工具 不同点:和搜索引擎 ...
这个转自csdn,很贴近工程。 协同过滤(Collective Filtering)可以说是推荐系统的标配算法。 在谈推荐必谈协同的今天,我们也来谈一谈基于KNN的协同过滤在实际的推荐应用中的一些心得体会。 我们首先从协同过滤的两个假设聊起。 两个假设: 用户一般会喜欢 ...
3. 基于协同过滤的推荐算法 (用户和物品的关联) 协同过滤(Collaborative Filtering,CF)-- 用户和物品之间关联的用户行为数据 ①基于近邻的协同过滤 ...
2. 隐语义模型 隐语义模型又可称为LFM(latent factor model),它从诞生到今天产生了很多著名的模型和方法,其中和该技术相关且耳熟能详的名词有pLSA、 LDA、隐含类别模型(latent class model)、隐含主题模型(latent topic model)、矩阵 ...
LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型。那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品。 而ItemCF ...
使用LFM(Latent factor model)隐语义模型进行Top-N推荐 最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》,系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结。隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含 ...