本文將介紹一下優酷個性化搜索推薦的服務，優酷在視頻個性化搜索推薦里用戶興趣個性化表達碰到的挑戰和問題，當前工業界常用的方法，以及我們針對這些問題的嘗試。

度假業務在整個在線旅游市場中占據著非常重要的位置，如何做好做大這塊蛋糕是行業內的焦點。與美食或酒店的用戶興趣點明確（比如找某個確定的餐廳或者找某個目的地附近的酒店）不同，旅游場景中的用戶興趣點（...

Indeed.com? 每個月有兩億不同的訪客，有每天處理數億次請求的推薦引擎。在這篇文章里，我們將描述我們的推薦引擎是如何演化的，如何從最初的基于 Apache Mahout 建立的 最簡化可...

推薦引擎在當前電商平臺用的相當多，本文簡單理解下常見的幾張推薦方式。首先說明下大數據用戶畫像可以用于針對性營銷和單品推薦，但是即使沒做用戶畫像也可以進行商品推薦。

推薦Quora的工程副總裁Xavier Amatriain在ACM recsys2016上的分享，主要分享了作為推薦系統老司機的他，多年開車后總結的禁忌和最佳實踐，這樣的采坑實錄顯然是很有價值的。值得一讀。

如果你的發行渠道是YouTube，那么你最應該搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而，全天下所有由算法來運營的平臺，要搞清楚這一點那不是一般的困難。

在大數據的時代，信息泛濫，如何在大量的信息中提出用戶想要的，推薦系統便顯得極其重要了。在電商，電影，廣告方面，推薦系統得到越來越廣泛的應用。

百分點個性化系統開始于2009年，是百分點公司的第一個產品，也是一直延續至今的產品。個性化系統以電商推薦為切入點，涵蓋電商、媒體、閱讀、應用市場等領域，以第三方技術服務的形式為企業提供個性化推薦服務。

YouTube的推薦系統是是世界上規模最大、最復雜的推薦系統之一。 最近Google的研究人員公布了他們投到今年ACM會議的一篇文章， 詳細介紹了他們最近利用深度神經網絡實現YouTube推薦系統的技術細節

隨著大數據和機器學習的火熱，推薦系統也將愈發成熟，需要學習的地方還有很多。

在上篇文章 豆瓣電影，電視劇DM實戰 中提及到，我和室友們產生了劇荒，萌生出要做一個個人用的推薦系統，解決劇荒的問題，經過一輪的死纏爛打，這個個人推薦系統終于成型了。

因為在Spark的MLlib模塊中只有MF算法，文章之后會講述如何使用Matrix Factorization來做相關的推薦。

【編者的話】近年來社交媒體已經越來越流行，可以從中獲得大量豐富多彩的信息的同時，也給我們帶來了嚴重的“信息過載”問題。推薦系統作為緩解信息過載的最有效方法之一，在社交媒體中的作用日趨重要。區別于...

在一些大型購物網站，我們常會看到一個功能叫“猜你喜歡”（或其它類似的名字），里面列出一些跟你買過商品相關的其它商品。網站的用戶越多，或你在網站上購買的東西越多，它往往就猜的越準。在一些音樂網站、...

基本假設：多數情況下數據點落入正常的取值范圍，但是當異常行為發生時，數據點的取值落入正常取值范圍之外（如圖1所示）。所以可以利用高斯分布，計算行為發生的概率，如果是概率小于給定閾值，則認為發生了...

【編者的話】近年來社交媒體已經越來越流行，可以從中獲得大量豐富多彩的信息的同時，也給我們帶來了嚴重的“信息過載”問題。推薦系統作為緩解信息過載的最有效方法之一，在社交媒體中的作用日趨重要。區別于...

傳統數據挖掘/機器學習庫存在的問題

【編者的話】近年來社交媒體已經越來越流行，可以從中獲得大量豐富多彩的信息的同時，也給我們帶來了嚴重的“信息過載”問題。推薦系統作為緩解信息過載的最有效方法之一，在社交媒體中的作用日趨重要。區別于...

可以說是全拜谷歌吹起了「大數據」這陣春風，近幾年業界對于數據挖掘人才的需求持續高漲，而推薦系統一直是數據挖掘崗位的必修課。一聯系到數據挖掘，總會給人高深莫測的錯覺，以為推薦系統也是數學神童的專屬...

在《程序員》雜志12期A中，我們介紹了推薦系統的數學原理和應用案例，本章將繼續講述推薦系統的應用案例。為了說明推薦系統的詳細實施方案，本章首先詳細介紹了一個音樂系統推薦的實施案例，之后為了讓讀者...