0 推荐技术      1)协同过滤:                (1)基于user的协同过滤:根据历史日志中用户年龄,性别,行为,偏好等特征计算user之间的相似度,根据相似user对item的评分推荐item.缺点:新用户冷启动问题和数据稀疏不能找到置信的相似用户进行推荐.                (2)基于item的协同过滤:根据item维度的特征计算item之间的相似度,推荐user偏好item相似的item.                (3)基于社交网络:根据user…

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q…

原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/movie_recommender https://github.com/songgc/TF-recomm 前言 本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处…

原文:http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者:Kintocai, 北京大学硕士, 现就职于腾讯. 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk<Deep Learning over Multi-field Categorical Data – A Case Study on User Response Prediction in Display Ads>.他在2016 ECIR发表…

我们如今開始训练模型,还输入參数例如以下: rank:ALS中因子的个数.通常来说越大越好,可是对内存占用率有直接影响,通常rank在10到200之间. iterations:迭代次数,每次迭代都会降低ALS的重构误差.在几次迭代之后,ALS模型都会收敛得到一个不错的结果,所以大多情况下不须要太多的迭代(一般是10次). lambda:模型的正则化參数,控制着避免过度拟合.值越大,越正则化. 我们将使用50个因子,8次迭代,正则化參数0.01来训练模型: val model = ALS.trai…

项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述:从给定的豆瓣用户名中,获取该用户所有豆瓣好友列表,从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书,如果同一本书被不同的好友评5星,评分人数越多推荐度越高. 输入:豆瓣用户名 输出:豆瓣好友中评分最高,评分人数最多,且我没读过的10本书 步骤构想:1. 通过给定的用户名,将下面链接douban_id替换后可查看该用户关注的好友列表(访问该路径需要先登录)https://www.douban.com/people/douban_id/contacts 但如果是查…

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给…