原文:Facebook的用戶推薦和話題推薦算法

用戶推薦和話題推薦是SNS的重要課題,效果的好壞是社交網站的區別指標之一,直接關系到用戶體驗,甚至是SNS的活力。國內的一些社交網站,比如新浪微博等,在功能上和UI上做的已經達到國際一流,然而,在推薦算法方面,仍有相當距離。推薦算法屬於SNS的內功,對於SNS的用戶體驗的作用,和搜索算法對搜索網站的用戶體驗的作用相似。改進推薦算法,是社交網站的下一步方向之一。本文用圖示法非常簡單形象的描述了兩種話 ...

2012-10-12 16:14 1 2862 推薦指數:

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Facebook推薦算法模型DLRM解讀

參考:https://mp.weixin.qq.com/s/mUNjLuOG2UvztCEP3wyPPw 代碼:https://github.com/facebookresearch/dlrm ...

Fri Jul 26 08:18:00 CST 2019 0 1044
推薦算法(基於用戶和基於物品)

推薦算法 https://yq.aliyun.com/articles/539247 基於用戶的協同過濾算法 首先用一個詞就能很好的解釋什么叫做基於用戶的協同過濾算法:【臭味相投】。雖然是貶義詞,但也說明了,具有類似特征的人群,他們喜歡的東西很多也是一樣的。因此,在推薦系統中,假設要為 ...

Thu Aug 01 09:00:00 CST 2019 0 1578
Facebook的朋友推薦系統

[本文鏈接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/25/2655815.html,轉載請注明出處] Facebook的新朋友關系中有92%來自於朋友的朋友(FOFs), 來自於Facebook的數據科學家Lars ...

Sat Aug 25 19:53:00 CST 2012 0 4477
推薦算法用戶推薦(UserCF)和物品推薦(ItemCF)對比

一、定義 UserCF:推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品 ItemCF:推薦那些和他之前喜歡的物品類似的物品 根據用戶推薦重點是反應和用戶興趣相似的小群體的熱點,根據物品推薦着重與用戶過去的歷史興趣,即: UserCF是某個群體內的物品熱門程度 ItemCF ...

Tue Sep 26 00:10:00 CST 2017 0 1067
基於用戶推薦協同過濾算法算法

協同過濾推薦算法是最重要的算法,它是基於協同過濾算法的物品分為基於用戶的協作過濾算法。 本文介紹了基於用戶的協同過濾算法。簡單的說,給用戶u推薦。所以只要找出誰和u課前行為似用戶。這與u較像的用戶。把他們的行為推薦用戶u就可以。 所以基於用戶的系統過濾算法包含兩個步驟 ...

Mon Jun 29 18:06:00 CST 2015 0 3305
推薦算法-基於內容的推薦

根據推薦物品的元數據發現物品的相關性,再基於用戶過去的喜好記錄,為用戶推薦相似的物品。 一、特征提取:抽取出來的對結果預測有用的信息 對物品的特征提取-打標簽(tag) 用戶自定義標簽(UGC) 隱語義模型(LFG) 專家標簽(PGC) 對文本信息的特征提取-關鍵詞 ...

Wed Sep 04 22:59:00 CST 2019 0 754
推薦算法之電影推薦

兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解):SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
 
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