推薦系統很重要的原因：1》它是機器學習的一個重要應用2》對於機器學習來說，特征是非常重要的，對於一些問題，存在一些算法能自動幫我選擇一些優良的features，推薦系統就可以幫助我們做這樣的事情。 推薦系統的問題描述 使用電影評分系統，用戶用1-5分給電影進行評分（允許評分在0-5 ...

原文鏈接：Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者：Xavier Amatriain and Justi ...

如何對電影進行打分:根據用戶向量與電影向量的內積 我們假設每部電影有兩個features,x1與x2。x1表示這部電影屬於愛情片的程度，x2表示這部電影是動作片的程度，如Romance fore ...

協同過濾(collaborative filtering )能自行學習所要使用的特征 如我們有某一個數據集，我們並不知道特征的值是多少，我們有一些用戶對電影的評分，但是我們並不知道每部電影的特征（即每部電影到底有多少浪漫成份，有多少動作成份） 假設我們通過采訪用戶得到每個用戶的喜好，如上圖 ...

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 ...

在上周我寫了一篇“基於機器學習的銀行電話營銷客戶購買可能性預測分析”，那是作為對客戶購買可能性預測分析的第一次驗證案例的嘗試。今天是基於機器學習的客戶購買可能性預測分析的第二次驗證案例：推薦系統。 推薦系統 基於熱度推薦：由專家或者一定時期產品銷售情況或者主推產品，制作一個排行榜，在沒有用 ...

推薦系統多樣性問題 20200409 多樣性包含三個方面的含義， 個體多樣性：從單個用戶的角度來衡量的推薦系統多樣性，主要考察系統能夠找到用戶喜歡的冷門項目的能力。 與個體多樣性不同，總體多樣性主要強調對不同用戶有不同的推薦。 可以通過長尾理論考察推薦系統多樣性對產品銷售的影響 ...

對於目前大規模的電子商務平台，如淘寶、ebey，其用戶、商品數量都非常大。淘寶數據顯示，2010年淘寶網注冊用戶達到3.7億，在線商品數達到8億，最多的時候每天6000萬人訪問淘寶網，平均每分鍾出售4 ...