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...

這份Apache Spark教程可以指導你逐步了解如何使用 MovieLens 數據集,基于 協同過濾 建立一個電影推薦系統。協同過濾使用 Spark的交替最小方差（ALS） 算法。

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

推薦引擎mahout安裝與配置

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。

推薦引擎根據用戶的特定需求幫助用戶縮小選擇范圍。在這篇文章中，我們一起來探秘推薦引擎各部分是如何協同工作的。我們將根據電影評分數據，用協同 過濾的方法來推薦電影。其關鍵部分是基于Apache M...

大數據環境下的實時推薦需求，克服三大難題：大數據，實時性，準確度； 大數據，用戶數據，業務數據；實時基于 storm 處理；算法主要基于 item-based ， content-bas...

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、...

推薦引擎盡最大努力的收集盡可能多的用戶信息及行為，所謂廣撒網，勤捕魚，然后“特別的愛給特別的你”，最后基于相似性的基礎之上持續“給力”，原理如下圖所示（圖引自本文的參考資料之一：探索推薦引擎內部的秘密）：

AlibabaRecommand 是一個商品推薦預測框架。通過對用戶上一個月的行為數據進行分析，為后一天的用戶購買行為作出預測，進行推薦。

所謂推薦算法就是利用用戶的一些行為，通過一些數學算法，推測出用戶可能喜歡的東西。

推薦系統大全Recommender Systems

LibRec 是一個用于實現推薦 recommender 系統的Java庫包，實現推薦系統的兩個經典問題： rating prediction (評分排行預測) 和 item ranking (...

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...