小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？ 个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于内容的推
推荐算法经过多年的发展已较为成熟，融合数学、计算机等多学科，进行分类与标签匹配，再通过海量运算后进行精准推荐
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类： 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？ 推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。推荐系统迎来爆发的机会，变得离用户更近： 快速更新的信息，使用户需要借助群体的智慧，了解当前热点。 信息极度膨胀，带来了高昂的个性化信息获取成本，过滤获取有用信息的
在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
上周有粉丝私信老shi想要找推荐系统相关的论文，刚好这两天老shi无意中在b站上观看了国内某知名大学教授关于目前博士生就业问题相关论文解说的视频，感觉很有意思，就萌生了给大家翻译一篇经典的推荐系统论文的想法。本期课程老shi决定给大家带来一篇2003年亚马逊曾经发表过的论文《Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering》翻译，这篇论文可谓是一篇比较早的经典的基于Item-to-Item（商品-商品）的协同过滤论文了。废话不多说，马上进入正题。
在这个时代，推荐引擎成了很多公司获得用户流量的利器，那请问一下，在机器学习进步如此神速的背景下，你收到的网站或APP的推荐，是否效果更好了呢？
在推荐算法没出来之前，都是我们主动去寻找信息，而推荐算法出来之后，一切都反过来了，我们成为了被动者，信息主动来投喂我们了。
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不同之处。下面我们来详细讨论。
基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
编者按：社交软件尤其是婚恋社交平台不能让青年们脱单，说起来恐怕会让婚恋平台的工程师们沮丧。局内人的解释，是婚恋平台只能增大交友范围但不能精准、高效。那么，目前广泛运用的推荐系统能否帮上忙呢？辞旧迎新之际，@breezedeus（世纪佳缘研发中心总监吴金龙）总结了世纪佳缘4年来从算法到工程再到产品构建其用户推荐系统的经验，指出“推荐系统是为产品服务的，而不是直接为用户服务”。算法工程师@飞林沙（极光推送首席科学家黄鑫）却评论认为，除了传统的特征工程以及算法模型的优化外，明确推荐评价指标、Reciperocal
| 导语 根据实际项目经验，从零开始介绍推荐的基础知识与整体框架。希望能帮助大家在了解部分碎片化知识后，形成对推荐系统全貌的认知。 本文作者：yijiapan，腾讯WXG数据科学 一、推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。 数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数
从前东家离职已经一个多月的时间了，在这一个月，前前后后也和几家公司做了技术交流，自己也第一次静下来这么久来思考总结。今年是我毕业的第五年，也正巧赶上年底，就把这些凑到一起写个小总结吧，也没有什么主题，没有主次，纯粹记录，想到哪儿写到哪儿。 1. 推荐系统 在最近的三四年时间里，我的主要工作就是搭建推荐系统，这几年来不说看了上千篇论文也有数百篇了，这种专注让我自认为在推荐系统领域至少处在一个业界相对领先的水准，但是也恰恰是这段经历让我被打上了深深的标签：他是一个“推荐系统专家”。既然这样，那我就先来说说推荐系
作者：刘金
小伙伴们最近一定被Tiktok被禁、出售的各种新闻刷屏，一个APP究竟如何在全世界都如此受欢迎，顺势而为的Tiktok、抖音以及今日头条等头条系的爆款们到底做对了什么，是什么强大的算法在背后支撑整个产品线？今天咱们就来一探究竟。
如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。
作者在《推荐系统的工程实现》（点击蓝字可回顾）这篇文章的第五部分“推荐系统范式”中讲到工业级推荐系统有非个性化范式、完全个性化范式、群组个性化范式、标的物关联标的物范式、笛卡尔积范式等 5种 常用的推荐范式。本文会按照这5大范式来讲解常用的推荐算法，但不会深入讲解算法的实现原理，只是概述算法的实现思路，后面的系列文章我会对常用的重点算法进行细致深入剖析。
现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
作者：Joseph A. Konstan & John Riedl 编译：ccyou 摘自：果壳（guokr.com） 推荐系统还有另外两大特点，也对你最终看到的推荐结果有着显著的影响：第一，在弄清楚你和其他购物者的相似度有多高之前，推荐系统必须先弄明白你真正喜欢什么；第二，推荐系统依照一组商业规则运行，以确保推荐结果既让你觉得有用，也使商家有利可图。 推荐算法是如何赢得你的信任，又让商家有钱可赚的？ 采集你的上网数据 举个例子，来看亚马逊的艺术品商店，上次我们去看的时候那里有 900 多万册印刷品和
协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。 📷 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用
导语：作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中对基于内容的推荐算法做了比较详细的讲解，其中一类非常重要的内容推荐算法是基于标签的倒排索引算法，也是工业界用的比较多的算法，特别是新闻资讯类、短视频类产品大量采用该类算法。在本篇文章中作者会结合电视猫的业务场景及工程实践经验来详细讲解基于标签的倒排索引算法的原理及工程落地方案细节。
在我看来，这个世界是由三个要素构成的，也即是：物质、能量、信息。那么什么是信息呢？
作者在《协同过滤推荐算法》、《矩阵分解推荐算法》这两篇文章中介绍了几种经典的协同过滤推荐算法。我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法，这几个算法的原理简单，容易理解，也易于工程实现，非常适合我们快速搭建推荐算法原型，并快速上线到真实业务场景中，作为其他更复杂算法的baseline。
单排，是玩游戏的一种排位模式，顾名思义，就是只能一个人去获取在游戏中的段位和级位，如同一个人单独开启一段攀登之旅，这注定是孤独且艰难的，输了得不到安慰，赢了也没人分享。
推荐系统是机器学习的一个子领域，并且是一个偏工程化、在工业界有极大商业价值的方向。大量应用于提供toC类产品的互联网企业服务中，通过推荐系统为用户提供精准的个性化服务。推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐结果，而推荐算法依赖数据输入来构建算法模型。
今日在微博上看到了这样的一个话题，经过调查很多人想逃离网络。因为很多时候我们被算法给计算了！
吕慧伟，腾讯云布道师，腾讯社交网络运营部高级工程师，腾讯通用推荐系统神盾开发负责人，腾讯云推荐引擎架构师。中国科学院计算技术研究所博士，美国阿贡国家实验室博士后，从事并行计算多年，MPICH 核心开发者之一。 *视频时长约27分钟，请在wifi环境下观看* 我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统，无论是听歌，购物，看视频，还是阅读新闻，推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。不知不觉之间，推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一，推荐系统主要有下面几个作用：
选自Statsbot 机器之心编译 参与：Smith、俞云开 现如今，许多公司使用大数据来做超级相关推荐，并以此来增加收益。在海量推荐算法中，数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为使其简单化，Statsbot 团队为现有的主要推荐系统算法准备了一份概述。 协同过滤 协同过滤（CF）及其变式是最常用的推荐算法之一。即使是数据科学的初学者，也能凭之建立起自己的个性化电影推荐系统，例如，一个简历项目。 当我们想要向某个用户推荐某物时，最合乎情理的事情就是找到与他/她具有相同爱好的用户，分析其行为
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。
国内量子计算专家也对此事发表了不同观点。如百度量子实验室负责人段润尧在朋友圈评论说，「这是有关经典推荐算法的非常有意思的进展。原先 Kerenidis 和 Prakash 证明了量子计算机能够比任何已知算法以指数级的速度解决推荐问题，但他们并没有证明快速的经典算法不存在。而 18 岁的 Ewin 则给出了一个快速的经典推荐算法，从而说明 KP 量子算法其实相对于经典算法并无实际优势。这是典型的因量子算法思想激发经典快速算法发现的例子，相信这样的例子还会有一些，所谓『量子快速算法的经典化』。」
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
昨天，我们推送了一篇《用Word2Vec实现让你上瘾的网易云音乐推荐算法》，然而有机智的小伙伴指出：感觉推荐过拟合！ 也就是说，如果你多听了几首刘德华的歌，就会一直给你推荐刘德华，但是你的内心其实四大天王都想尝试听听呀~ 还有一个领域也会遇到类似的问题，那就是视频推荐。 也是哦，如果你看过老友记，那么反复给你推荐老友记1-10季肯定没毛病~但这样有点背离推荐算法的初衷是不是？ 精准的推荐算法能够推送更匹配的信息，带来惊喜和良好的用户体验。 这次公开课，我们请到了Hulu北京研发中心的推荐算法研发负责人周涵宁
人工智能技术正被科技公司广泛应用在产品中，谷歌等公司已在搜索引擎中加入了 BERT 这样的预训练模型，而强化学习这种需要耗费大量算力的方法也已成为快手推荐系统的核心。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
不论是免费Wi-Fi盗取位置信息，还是儿童智能手表成为窃听工具，都在揭露一个事实：
不好意思，这件事的最佳证据：量子推荐系统，已被华盛顿大学准博士生Ewin Tang“杀死”。
（文／Joseph A. Konstan & John Riedl） 如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐。Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。TiVo 会自动把节目录下来，如果你感兴趣就可以看。Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流。
个性化推荐不是产品首次发布时就能带的，无论是基于用户行为的个性化，还是基于内容相似度的个性化，都建立在大量的用户数和内容的基础上。产品发布之初，一般两边的数据都有残缺，因此个性化推荐也无法开展。
最近总有几位关注者希望我们可以分享一些“推荐系统”类的干货，最近正好一不小心看到一篇比较好的博主写的推送，在此我通过自己理解和该博主的内容，为大家带来一次推荐系统的分享！
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
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