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。 ...

在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年 ...

【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 ...

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧（社会计算）？ 　　集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 We ...

基于物品的协同过滤算法ItemCF 基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的 ...

Apache Mahout之协同过滤原理与实践 读书时期，选课是令人怀念的，因为自由，学生可以挑选自己喜爱的课程和老师！然而，过程并不是很美好，“系统繁忙，稍后重试！”屡有发生，于是 ...

1.引言 假如你经营着一家网店，里面卖各种商品（Items）,有很多用户在你的店里面买过东西，并对买过的Items进行了评分，我们称之为历史信息，现在为了提高销售量，必须主动向用户推销产品，所以关键 ...

1、推荐系统简介 　　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。 　　推荐系统主要处理的有两类内容：一个是User，一个是Item。系统的目标也很明确，就是 ...

https://www.cnblogs.com/kyxfx/articles/9181778.html https://www.cnblogs.com/kyxfx/articles/Attentio ...

本节将会学习到： 协同过滤推荐系统 协同过滤推荐系统的R实现 推荐系统的可视化 不同推荐系统的离线实验算法比较及可视化 前言 推荐系统概述 ...