推薦系統是由一個或者多個算法和策略組成的這樣一個系統，其商業價值在於實現產品提供者、產品用戶以及推薦平三者的利益共贏。無論從算法的角度還是從商業的角度，效果好不好都是我們所關心的問題，所以實踐者們對推薦系統系統提出了各種各樣的評測指標來衡量其優劣性和適用性 ...

評測指標是衡量推薦系統優劣的數據支持，目前應用廣泛的有：點擊率、轉化率、精准率、召回率、F1值、覆蓋率、多樣性等等。不同的指標衡量的標准和目的是不一樣的...今天就來介紹一下覆蓋率和多樣性是如何計算和應用的。 更多推薦系統資源，請參考——《推薦系統那點事兒》 覆蓋率 如何評價推薦系統的優劣 ...

作為技術人員，學習新知識是基本功課。有些知識是不得不學，有些知識是學了之后如虎添翼，Java8的Stream就是兼具兩者的知識。不學看不懂，學了寫起代碼來如虎添翼。 在上篇《Java8 Stream ...

1.推薦系統的實驗方法 1.1 離線實驗 offline experiment 即收集用戶行為數據集，並分為訓練集和測試集，在訓練集上訓練用戶興趣模型，在測試集上進行預測——通過事先定義的離線指標評測算法在測試集上的預測結果。 offline experiment的缺點是無法獲得很多商業上關 ...

1.處理數據集：將用戶行為數據集按照均勻分布隨機分成M份，挑選一份作為測試集，剩下的M-1份作為訓練集 2.評測指標 ①准確率和召回率 對用戶u推薦N個物品（記為R(u)）,令用戶u在測試集上喜歡的物品的集合為T(u)，召回率和准確率可以用來評測推薦算法的精度，計算公式 ...

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 ...

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 ...

起因： 小編近期看了 58沈劍 的架構師之路，在里邊，小編看到了一篇關於商城里邊的推薦系統的理論文章《從0開始做互聯網推薦-以58轉轉為例》，深有感觸，但里邊沒有詳細講解，所以小編就自己琢磨，最近有點研究成果，所以拿來和大家分享，共同學習，一起進步~ 商品推薦： 為什么我們需要這個商品 ...