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。 ...

Mahout学习（主要学习内容是Mahout中推荐部分的ItemCF、UserCF、Hadoop集群部署运行） 1、Mahout是什么？ Mahout是一个算法库,集成了很多算法。 ...

【说明】 　　本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在《World Wide Web》（2017）上的一篇论文《Neural Collaborative Filtering》。本人英语 ...

作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。 最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师 ...

废话： 最近朋友在学习推荐系统相关，说是实现完整的推荐系统，于是我们三不之一会有一些讨论和推导，想想索性整理出来。 在文中主要以工程中做推荐系统的流程着手，穿插一些经验之谈，并对于推荐系 ...

前言 经过2节对MovieLens数据集的学习，想必读者对MovieLens数据集认识的不错了；同时也顺带回顾了些Spark编程技巧，Python数据分析技巧。 本节将 ...

如果想理解汤普森采样算法，就必须先熟悉了解贝塔分布。 一、Beta(贝塔)分布 Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族，它有两个正值参数，称为形状参数，一般用α和β表示，Bet ...

1、基本思想 　　目前用的较多的算法ESMM和MMOE类的算法，都是基于目标的重要性是对等或线性相关来优化的，也一定程度上仿真建模解决了业务的需求。后面会细讲一下最基础的两个算法ESMM和MMOE， ...

最近在学习推荐系统(Recommender System)，跟大部分人一样，我也是从《推荐系统实践》学起，同时也想跟学机器学习模型时一样使用几个开源的python库玩玩。于是找到了surprise，挺 ...

这次介绍Item(User)相似度的计算方法，其广泛运用于基于邻域的协同过滤算法的推荐系统。简而言之，基于邻域，就是基于相邻的元素进行推荐，而相邻元素的得到过程就是相似度的计算过程。 对于空间上的点 ...