- 源代码下载地址：http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5248056 参考资料： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ 源代码下载地址：http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5248056 参考资料： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/
- 版本 作者 联系 日期 1.0 周巍然 weiran.chow@gmail.com 20120723 2.0 严 程 supersteven... 版本 作者 联系 日期 1.0 周巍然 weiran.chow@gmail.com 20120723 2.0 严 程 supersteven...
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- 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 这两个领域的联系大于区别，区别的根本在于两个领域尝试解决的问题是不同的。 对于计算广告来说，本质上要处理的是三方利益的协调问题，这三方分别是广告主、用户和媒体。 对于推荐系统来说，本质上要处理的是用户体验的问题。 正是因为要处理问题的不同，导致了两个领... 计算广告与推荐系统有哪些区别？ 这两个领域的联系大于区别，区别的根本在于两个领域尝试解决的问题是不同的。 对于计算广告来说，本质上要处理的是三方利益的协调问题，这三方分别是广告主、用户和媒体。 对于推荐系统来说，本质上要处理的是用户体验的问题。 正是因为要处理问题的不同，导致了两个领...
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- 前言 在构建推荐系统的过程中，冷启动是我们要面临的一个很现实的问题，而除了加特征，加样本，加图谱，加规则，还有其他方法吗？ 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门... 前言 在构建推荐系统的过程中，冷启动是我们要面临的一个很现实的问题，而除了加特征，加样本，加图谱，加规则，还有其他方法吗？ 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门...
- 前言 本文介绍一下推荐系统的相关评测指标。推荐系统的数据指标分为两种。 （1）商业指标，即推荐系统的与最终交易额相关的指标。我们做推荐系统的目的是为了代替人工给用户推荐商品，提高效率，实现千人千面的用户体验，从而带来更多的交易额。商业指标包括曝光次数、商品的PV、商品的UV、商品支付人数、支付金额、支付件数，以及点击率（商品PV与曝... 前言 本文介绍一下推荐系统的相关评测指标。推荐系统的数据指标分为两种。 （1）商业指标，即推荐系统的与最终交易额相关的指标。我们做推荐系统的目的是为了代替人工给用户推荐商品，提高效率，实现千人千面的用户体验，从而带来更多的交易额。商业指标包括曝光次数、商品的PV、商品的UV、商品支付人数、支付金额、支付件数，以及点击率（商品PV与曝...
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- 前言 在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括： 近邻算法推荐引擎：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤； 个性化推荐引擎：基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎； ... 前言 在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括： 近邻算法推荐引擎：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤； 个性化推荐引擎：基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎； ...
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- 本代码应用movielens 的数据集，讲解如何利用深度学习构造推荐系统模型。推荐系统的目标函数有很多，比如推荐评分最高的，或者推荐点击率最高的等等。有时候我们还会兼顾推荐内容的多样性。在这里使用的是最根本的基于用户给内容打分的情形。这里的核心思想是对用户和内容建模，从而预测用户对未看过内容的打分。推荐系统进而会把预测的高分内容呈现给用户。 数据集下载链接 http... 本代码应用movielens 的数据集，讲解如何利用深度学习构造推荐系统模型。推荐系统的目标函数有很多，比如推荐评分最高的，或者推荐点击率最高的等等。有时候我们还会兼顾推荐内容的多样性。在这里使用的是最根本的基于用户给内容打分的情形。这里的核心思想是对用户和内容建模，从而预测用户对未看过内容的打分。推荐系统进而会把预测的高分内容呈现给用户。 数据集下载链接 http...
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