标签:协同过滤

数据挖掘

推荐系统

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xsmile 发布于 2016-11-21

本文结构: 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考: Coursera-Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 的 Recommendation Systems – Lea...

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数据挖掘

基于协同过滤的推荐系统

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xsmile 发布于 2016-04-14

来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_73de143c010153vp.html    在上一篇博文中,我已经总结了几种主要的推荐方法,其中,基于内容和基于协同过滤是目前的主流算法,很多电子商务网站的推荐系统都是基于这两种算法的。基于内容在第一篇博文...

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数据挖掘

协同过滤推荐算法的原理及实现

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xsmile 发布于 2016-04-13

作者:蓝鲸 协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类,分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collab...

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数据挖掘

寻路推荐 豆瓣推荐系统实践之路

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xsmile 发布于 2015-10-27

文|稳国柱(文章来自 不周山) 两年多前,我在阿里技术沙龙讲了一个名为“寻路推荐”的topic,介绍了自己在豆瓣时代做的几个典型案例,属于比较务实的一个topic,自己把它定位为“实践篇”。随后一直想整理一个务虚版的“理念篇”,作为前置于“执行”的“思辨”过程,顺便把自己的寻路历...

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