在《程序員》12月刊A中，我們介紹了POI（興趣點）的設計及其搜索。由于推薦系統是興趣點系統的核心，所以接下來，我們將介紹推薦系統。推薦系統是一個很龐大的課題，將分成兩期予以介紹：本期講述推薦系...

大數據/數據挖掘/推薦系統/機器學習相關資源

【編者按】推薦系統在各種系統中廣泛使用，推薦算法則是其中最核心的技術點，InfoQ接下來將會策劃系列文章來為讀者深入介紹。推薦算法綜述分文五個部分，本文作為第一篇，將會簡要介紹推薦系統算法的主要...

前面的兩篇文章分別使用Spark mllib ALS實現了Model-based協同過濾推薦系統和使用Mahout實現了User-based的協同過濾推薦系統。

首先，需要申明一點的就是推薦系統！=推薦算法。推薦系統是一套完善的推薦機制，包括前期數據的準備、具體推薦的過程(這個過程可能是一套復雜的算法模型，也可能是一個簡單的規則，也可能是多種模型的混合結...

推薦系統聽上去是高大上的東西，在互聯網多個場景中有廣泛應用 場景1：你在google或百度的廣告后臺，輸入一個關鍵詞提交競價，那么系統就會推薦很多認為你可能需要的關鍵詞。 ...

這周看了推薦系統實戰這本書，其中基本上介紹的比較全面，但是每一部分并沒有十分深入，深入的精華全部都在下方的備注當中，備注中有很多的論文，可以進行進一步的學習。

開源的推薦系統列表

自從1992年施樂的科學家為了解決信息負載的問題，第一次提出協同過濾算法，個性化推薦已經經過了二十幾年的發展。1998年，林登和 他的同事申請了“item-to-item”協同過濾技術的專利，經...

分為SaaS推薦系統、開源推薦系統、非SaaS產品推薦系統、學術推薦系統、基準推薦系統以及媒體推薦應用等幾大類。

最近這兩年推薦系統特別火，本文搜集整理了一些比較好的開源推薦系統，即有輕量級的適用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量級的適用于工業系統的 Mahout、Oryx、...

推薦系統大全Recommender Systems

本文是我對自己這幾年所接觸的技術的總結，有些技術與工作直接相關，有些則純屬個人興趣。具體說，本文分為兩部分，第一部分介紹佳緣用戶推薦系統的 發展歷史。這部分的介紹很好地反映我們對這個問題的思考和...

本來這個博客只寫我生活上的感悟，工作上我還有一個技術博客，這兩句不該寫在這里，不過，一方面，最近工作比較忙，生活也被工作擠占了不少，另一方面，接下來寫的純粹是感悟，“道”上的東西，不涉及具體技術...

在多數數據和機器學習的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比賽的人認為這些搞feature工作繁瑣又不重要不如多堆幾個模型，想入...

搜狐移 動研發部經理劉佳為大家分享了《基于全網內容的新聞客戶端推薦系統》的經驗，并對針對新聞客戶端遇到的內容分類質量識別圖文、視頻、音頻、游戲、數據稀 疏、內容冷啟動、用戶冷啟動、噪音處理：三...

在推薦系統簡介中，我們給出了推薦系統的一般框架。很明顯，推薦方法是整個推薦系統中最核心、最關鍵的部分，很大程度上決定了推薦系統性能的優劣。目前，主要的推薦方法包括：基于內容推薦、協同過濾推薦、基...

1、推薦系統定義 維基百科：推薦系統屬于資訊過濾的一種應用。推薦系統能夠將可能受喜好的資訊或實物（例如：電影、電視節目、音樂、書籍、新聞、圖片、網頁）推薦給使用者

100 個最好推薦系統視頻

智能推薦系統充分運用了機器學習、數據挖掘、搜索引擎、自然語言處理等相關領域的技術。但推薦系統并不神秘，事實上，推薦在我們身邊無處不在。對廣大軟件開發工程師們來說，能夠投身于推薦系統的研發，是一件...