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系列学习——推荐算法综述
作者:章华燕 编辑:祝鑫泉 前言 1 随着移动互联网技术和社交网络的发展,每天都有大量包括博客,图片,视频,微博等等的信息发布到网上。我们正处于大数据的时代,传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求,推荐引擎的出现,可以帮用户获取更丰富,更符合个人口味和更加有意义的信息。 个性化推荐主要是根据用户的兴趣和和利时行为特点,向用户推荐所需的信息或商品,帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品,提高用户黏性,促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台,推荐主要基于以下信息:
机器学习算法工程师
2018-03-06
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快手类推荐系统实践
1. 什么是推荐系统 推荐系统是一种信息过滤系统,近年来非常流行,应用于各行各业。 比如大家耳熟能详的快手、头条、手机百度、淘宝、京东、应用宝...几乎各个平台都有一个智能推荐的功能。 2. 推荐的主要方法 推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种: 基于算法的推荐:协同过滤,逻辑回归、决策树 基于内容推荐 协同过滤方法根据用户历史行为(例如其购买的、选择的、评价过的物品等)结合其他用户的相似决策建立模型。这种模型可用于预测用户对哪些物品可能感兴趣(或用户对物品的感兴趣程度)。 基于内容推荐利用一些列有关物品的
机器学习算法工程师
2018-03-06
1.6K0
详解基于内容的推荐算法
本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法:基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations CB)。
机器学习算法工程师
2018-03-06
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