使用MATLAB嘗試了隨機梯度下降的矩陣分解方法，實現了一個比較簡單的推薦系統的原理。 常用推薦系統的方法有協同過濾， 基於物品內容過濾等等。 這次是用的矩陣分解模型屬於協同過濾的一種方法，大致原理是通過一定數量的因子來描述各個用戶的喜好和各個物品的屬性。 通過隨機梯度下降法分解 ...

7.1 外圍架構 7.2 推薦系統架構 基於特征的推薦系統架構 用戶喜歡的物品、用戶相似的用戶也可以抽象成特征； 基於特征的推薦系統核心任務就被拆解成兩部分，一個是如何為給定用戶生成特征，另一個是如何根據特征找到物品； 用戶特征種類 ...

58同城作為中國最大的分類信息網站，向用戶提供找房子、找工作、二手車和黃頁等多種生活信息。在這樣的場景下，推薦系統能夠幫助用戶發現對自己有價值的信息，提升用戶體驗，本文將介紹58同城智能推薦系統的技術演進和實踐。 58同城智能推薦系統大約誕生於2014年（C++實現），該套 ...

推薦系統 1.緣起 糖豆作為國內最大的廣場舞平台，全網的MAU已經超過4000萬，每月PGC和UCG生產的視頻個數已經超過15萬個，每月用戶觀看的視頻也超過100萬個。然而之前糖豆APP首頁主要還是依賴內容編輯手工推薦來發現內容，每天的推薦量也是幾十個而已。明顯可見千人一面的內容分發效率比較 ...

前言： 上個月公司的同事提議組內做幾次關於數據挖掘的技術串講交流下學習和工作經驗，本着提攜新人的考慮，建議博主也講點什么。開始時博主想簡單講一講推薦算法的協同過濾算法。后來考慮到其實串講不僅僅是和其他人交流分享，也是對自己已有知識的鞏固。想一想還是加點挑戰，談談推薦系統吧^_^。為什么選推薦系統 ...

1. 推薦系統的作用和意義 ​ 在這個時代，無論信息消費者還是信息生產者都面臨巨大的挑戰。 ​ 信息消費者：在大量信息中找到自己感興趣的信息很困難。 ​ 信息生產者：將自己生產的信息讓廣大消費者關注很困難。 ​ 推薦系統將用戶與信息聯系起來。 1.1 用戶 ...

等相似計算算法中的哈利波特問題，相似性計算在推薦系統的召回起到非常重要的作用，而熱門物品和用戶天然有優勢 ...

一、前述 經過之前的訓練數據的構建可以得到所有特征值為1的模型文件，本文將繼續構建訓練數據特征並構建模型。 二、詳細流程 將處理完成后的訓練數據導出用做線下訓練的源數據（可以用Spark_S ...