研究推薦系統心得

經過一個月的漫長論文閱讀經歷，發現自己還不是特別明確能做什麼，最近在推薦系統的一個群裡，有人問一個問題（對於新聞類個性化推薦，由於新聞的更新頻率特別快，可能一週新聞都換了，所以基於物品的協同過濾存在缺陷。但是又沒討論出什麼好的解決方法,後來說是否可以直接用LDA進行主題聚類，根據使用者對主題的興趣進行推薦，但

推薦系統的可解釋性研究相關文獻

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推薦系統研究中的九大資料集

原文地址 ps：對原文有所刪減 在這篇部落格中，作者介紹了九個資料集，其中一些是推薦系統中常用到的標準資料集，也有一些是非傳統意義上的資料集（non-traditional datasets），作者相信，這些非傳統資料集更接近真實場景的資料。 首先，先說明下推薦系統資料中的幾個類別

預見未來 | 個性化推薦系統，必須關注的五大研究熱點

編者按：自1998年成立以來，微軟亞洲研究院一直致力於推動電腦科學領域的前沿技術發展。在建院20週年之際，我們特別邀請微軟亞洲研究院不同領

想了解推薦系統最新研究進展？請收好這16篇論文

系統技術非業餘研究 » 推薦工作機會

最後更新時間：2014/11/28 請賜簡歷至：[email protected]， 感謝您對加入我們公司有興趣，我們希望能早日和您共事。 以下幾個職位1年內有效，歡迎內部轉崗：
 資深資料工程師 公司：阿里（核心系統資料庫組） 工作地點：杭州（西溪園區） 崗位描述： 分析雲服務產生的海

《基於深度學習的推薦系統研究綜述》_黃立威——閱讀筆記

一、常用的深度學習模型和方法介紹 1.自編碼器 自編碼器通過一個編碼和一個解碼過程來重構輸入資料，學習資料的隱表示。基本的自編碼器可視為一個三層的神經網路結構.下圖是自編碼器結構示意圖： 自編碼器的目的是使得輸入 x 與輸出 y 儘可能接近，這種接近程度通過重構誤差表示，根據資料的

推薦系統應用研究：音樂電臺

推薦系統很少有單獨的產品形態，多是和其他產品相結合，起到輔助的使用效果。如個人平時使用較多的推薦系統有輸入法的字詞聯想、購書網站中書籍推薦、音樂電臺的猜使用者喜歡的音樂和谷歌閱讀器的推薦條目。 對於豆瓣音樂頻道使用較少，雖然對音樂沒什麼研究，也不會買什麼專輯或者聽演唱會，但是很喜歡聽音樂，有邊工

商品使用者推薦系統的研究

應用背景：商品不斷在增加，沒有分類只有標題和內容，記錄了使用者對商品的所有操作，如何給使用者推薦他最感興趣的商品 PHP+MySQL,Ubuntu，Apache，無Java環境 大神的意見：用lda做聚類，然後給使用者貼標籤，這樣就明確了使用者的興趣。推薦的話方法比較多，不

乾貨 | 個性化推薦系統五大研究熱點之深度學習（一）

【編者按】在這個科技高速發展、資訊爆炸的時代，毫不誇張地說，推薦系統已經完全融入了我們的生活。我們去哪一家餐館、買哪一件衣服、瀏覽哪一類資訊、觀看哪一種視訊，很大程度上都取決於背後的推薦系統。 在本文中，微軟亞洲研究院社會計算組的研究員們從深度學習、知識圖譜、強化學習、使用者畫像、可解釋性推薦等五個方面，展望

推薦系統研究相關的資料集

因為最近要做一些關於推薦系統相關的研究，所以查閱了一些資料，總結一下市面上能用到推薦系統研究方面的常用公開資料集。 作者：張昭 haolexiao Jester線上笑話評分資料集 這個資料集是Jester這個伯克利專門用來收集資料集的線上笑話網

乾貨｜個性化推薦系統五大研究熱點之可解釋推薦（五）

【編者按】微軟亞洲研究院社會計算組的研究員們從深度學習、知識圖譜、強化學習、使用者畫像、可解釋性推薦等五個方面，展望了未來推薦系統發展的方向。 在前幾篇文章中，我們分別介紹了深度學習、知識圖譜、強化學習、使用者畫像在推薦系統中的應用以及未來可能的研究方向。在今天的最後一篇文章中，我們將介紹推薦系

推薦系統學習之評測指標

又能 根據 ima 商品 .net 一般來說 解釋 image 推薦系統 轉自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/52704986 最近開始學習推薦系統，特記錄一下學習過程並做個分享。推薦系統是什麽不用多

推薦系統之冷啟動問題

tail 高效 排行榜 音樂 復雜 技術 一個 ora tle 轉自http://blog.csdn.net/zhangjunjie789/article/details/51379127 如何在沒有大量用戶數據的情況下設計個性化推薦系統並且讓用戶對推薦結果滿意從而願意使用

個性化推薦系統原理介紹（基於內容過濾／協同過濾／關聯規則／序列模式）

信息 來講 行為記錄 鏈接 方程 機器學習 沒有 比較 graph 個性化推薦根據用戶興趣和行為特點，向用戶推薦所需的信息或商品，幫助用戶在海量信息中快速發現真正所需的商品，提高用戶黏性，促進信息點擊和商品銷售。推薦系統是基於海量數據挖掘分析的商業智能平臺，推薦主要基

推薦系統相關算法

item 簡單例子 ict 大片 osc ng- news 公式 pri 摘要： 　　 熱門推薦 　　協同過濾算法 　　 矩陣分解 　　 基於內容的推薦（文本，標簽，特征/profile） 　 基於圖的算法 　　 內容： 熱門推薦： 　　熱門推薦本質上是一個排行榜

推薦系統評測指標—準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

mda 統計 混雜 分類 sha 指標 lock 網頁 log 下面簡單列舉幾種常用的推薦系統評測指標： 1、準確率與召回率（Precision & Recall） 準確率和召回率是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值，用來評價結果的質量。其中精度是

【推薦系統實戰】：C++實現基於用戶的協同過濾（UserCollaborativeFilter）

color style popu ted std 相似度 abi ear result 好早的時候就打算寫這篇文章，可是還是參加阿裏大數據競賽的第一季三月份的時候實驗就完畢了。硬生生是拖到了十一假期。自己也是醉了。。。找工作不是非常順利，希望寫點東西回想一下知識。然後再

機器人--推薦系統

距離 -m 們的 data- -type 分解 排序 zha blog 430的目標是完成機器人的推薦系統，提高機器人回答問題的準確率，關於過程碰到的問題以及解決方案與大家分享一下，（請輕噴！） 那麽這個推薦系統到底應該怎麽做呢？ 最開始的第一個思路是 根據用戶 進入到ER

第一篇：你不一定了解的"推薦系統"

auto 目錄 主動 類目 好友 mage 放棄 百度 博文 前言 [推薦系統 - 基礎教程]可能是穆晨的所有博文裏，最有趣最好玩的一個系列了^ ^。 作為該系列的[入門篇]，本文將輕松愉快地向讀者介紹推薦系統這項大數據領域中的熱門技術。