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。

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。

這個系列主要也是自己最近在研究大數據方向，所以邊研究、開發也邊整理相關的資料。網上的資料經常是碎片式的，如果要完整的看完可能需要同時看好幾篇文章，所以我希望有興趣的人能夠更輕松和快速地學習相關的...

在之前的程序運行結果中我們得到的結果輸出是： RecommendedItem [item:104, value:4.257081] 程序要求選擇一個最適合的，排名最考前的書目給用...

mahout in Action2.2-給用戶推薦圖書（1）-直觀分析和代碼

讀者可能從本書的標題中猜測到，本書是一本講解如何將mahout應用于業界的工具書。他有三個特性： 一是Mahout是Apache開源的機器學習庫。它實現的算法都被歸入機器學習或者集體智慧的...

作為人類，我們傾向于與志同道合的人合作—“鳥的羽毛聚集在一起。我們能夠發現重復的模式通過聯系在我們的記憶中的我們看到的、聽到的、問道的、嘗到的東 西。 例如，相比較鹽 ，糖能夠是我們...

最好的推薦系統是心理學的范疇，有人在你做事情之前知道確切的知道你還沒有看過的、或者沒有任何現象說明你喜歡的一些item，以及你對這些item的喜歡程度。

移動場景下用戶時間不斷碎片化，如何在有限的關注時間和展示空間內，為用戶提供最具吸引力的內容，成為一個巨大挑戰。作為國內最大的快時尚發現平臺，美麗說在個性化技術上進行了持續探索，幫助用戶在美麗說發...

美團作為全國領的本地生活服務平臺，在本地生活服務推薦領域已經進行了一些探索，這個分享主要是對這些探索的一些總結。我們看到本地生活服務領域的推薦需要重度使用傳統的推薦算法，同時也存在很強的特色。例...

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...

作者：Jon Natkins 現在網上到處都有推薦。亞馬遜等主流電子商務網站根據它們的頁面屬性以各種形式向用戶推薦產品。Mint.com之類的財務規劃網站為用

在微博推薦的體系架構中，計算層是一個中間層，主要承擔排序的工作，是整體架構的重要的組成部分。計算層的核心是lab_common_so框架，它是一個C/C++語言編寫的高效計算服務。（注：關于微博...

在現實中廣泛使用的推薦系統一般都是基于協同過濾算法的，這類算法通常都需要計算用戶與用戶或者項目與項目之間的相似度，對于數據量以及數據類型不 同的數據源，需要不同的相似度計算方法來提高推薦性能，在...

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...

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...

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。