基於用戶行為分析的推薦算法是個性化推薦系統的重要算法，一般將這種類型的算法稱為協同過濾算法。協同過濾就是指用戶可以齊心協力，通過不斷地和網站互動，使自己的推薦列表能夠不斷過濾掉自己不感興趣的物品，從而越來越滿足自己的需求。 用戶行為數據簡介 用戶行為數據在網站上最簡單的存在形式就是日志。網站 ...

2.1 用戶行為數據簡介 　　顯性反饋行為：用戶明確表示對物品喜好的行為。評分、喜歡、不喜歡。 　　隱性反饋行為：不能明確反應用戶喜好的行為。比如頁面瀏覽。 顯性反饋數據 隱性反饋數據 用戶興趣 明確 ...

2.1 用戶行為數據簡介 用戶行為數據可分為顯性反饋行為和隱性反饋行為； 用戶數據的統一表示； 2.2 用戶行為分析　　在設計推薦算法之前需要對用戶行為數據進行分析，了解數據中蘊含的一般規律可以對算法的設計起到指導作用。 用戶活躍度和物品流行度 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　之前開的坑一直沒有完成，有要開新的坑了，最近在做關於個性化推薦的項目，所以想對目前的工作有個總結。現階段的話，仍然處於熟悉數據的過程中，還沒有正式的走到算法這一層。主要的原因有兩點，第一：數據不是很全，關於用戶、item ...

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 ...

功能分析 內置參數 概述 為什么需要一個復雜的工作量調度器? 1、一個完整的數據分析系統通 ...

最近一段時間，看完了項亮大佬的《推薦系統實踐》，然后開始看和實踐王喆老師的新書《深度學習推薦系統》，整篇博客對自己的代碼整理和知識點的回顧。在初次接觸后，我對推薦系統的初印象是並不僅僅是算法的學習，還有架構和其他數據處理的知識需要掌握。 推薦系統前沿　之　協同過濾 初次接觸推薦系統，看到 ...

在一口氣看完項亮老師的《推薦系統實踐》后,又花費幾天看完了王喆老師的《深度學習推薦系統》，雖然學過一門深度學習的課，但是直接看推薦系統的深度學習還是有點不懂的（手動狗頭×）。在上一篇的協同過濾后，這一篇來記錄協同過濾后推薦系統的發展，也就是特征工程。 （圖片有點大，可右鍵點擊查看） 推薦系統 ...