個性化推薦
“探索推薦引擎內部的秘密”系列將帶領讀者從淺入深的學習探索推薦引擎的機制，實現方法，其中還涉及一些基本的優化方法，例如聚類和分類的應用。同時在理論講解的基礎上，還會結合 Apache Mahout 介紹如何在大規模數據上實現各種推薦策略，進行策略優化，構建高效的推薦引擎的方法。本文 ...
原文：個性化推薦從入門到精通
今天的分享將為大家解答以下幾個問題：你的公司是否適合采用個性化推薦 如果需要個性化推薦，該如何做好 產品運營在參與到一個推薦系統的構建當中，有哪些常見的坑 有哪些可以避開這些坑的一些簡單方法 以及如何修煉成一個優秀的推薦產品經理 一 四個關鍵 為你揭開推薦系統的神秘面紗 個人認為，推薦系統是根據用戶以及不同的場景差異，對信息進行合理的排序 過濾，解決信息過載問題的一套機制。這個定義中包含四個關鍵點 ...
2019-08-20 10:59 0 597 推薦指數：
相關推薦
個性化推薦排序詳解
轉載自：https://www.jianshu.com/p/1fd2b97fc765 原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/lUP2BehOh7KczR3WRnOqFw 愛奇藝推薦系統介紹 我們的推薦系統主要分為兩個階段，召回階段和排序階段 ...
Python實現個性化推薦二
基於內容的推薦引擎是怎么工作的 基於內容的推薦系統，正如你的朋友和同事預期的那樣，會考慮商品的實際屬性，比如商品描述，商品名，價格等等。如果你以前從沒接觸過推薦系統，然后現在有人拿槍指着你的頭，強迫你在三十秒之內描述出來，你可能會描述這樣一個 ...
個性化推薦算法綜述
目前，推薦系統廣泛應用於電商、信息流和地圖。工業級推薦系統架構一般以召回+推薦作為大框架。其中，以算法區分，如下圖所示。 離線/線上指標如下圖所示： 個性化召回算法是根據用戶的屬性行為上下文等信息從物品全集中選取其感興趣的物品作為候選集，召回決定了最終推薦結果的天花板。 個性化召回分為 ...
京東個性化推薦系統實戰（上）
推薦系統核心任務是排序，從線上服務角度看，就是將數據從給定集合中數據選擇出來，選出后根據一定規則策略方法 進行排序。 線上服務要根據一定規則進行架構設計，架構設計是什么？每一次權衡取舍都是設計，設計需要理解需求、深入理解需 求基礎上做權衡取舍。復雜系統架構需要 ...
DNN個性化推薦模型
1 推薦技術 1）協同過濾： （1）基於user的協同過濾：根據歷史日志中用戶年齡，性別，行為，偏好等特征計算user之間的相似度，根據相似user對item的評分推薦item。缺點：新用戶冷啟動問題和數據稀疏不能找到置信 ...
TensorFlow實戰——個性化推薦
原創文章，轉載請注明出處： http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 請安裝TensorFlow1. ...
基於Spark ALS算法的個性化推薦
今天來使用spark中的ALS算法做一個小推薦。需要數據的話可以點擊查看初識sparklyr—電影數據分析，在文末點擊閱讀原文即可獲取。 其實在R中還有一個包可以做推薦，那就是recommenderlab。如果數據量不大的時候可以使用recommenderlab包，之前也用該包做過 ...