[论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys · July 2017) [论文作者] SHUAI ZHANG, University of New South WalesLINA YAO, University of New South WalesAIXIN SUN, Nanyang Technological UniversityYI TAY…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

  Algorithm:     When to select Anonaly detection or Supervised learning? 总的来说guideline是如果positive example (anomaly examples)特别少就用Anamaly detection. 如果数据positive example 越来越多,可以选择从Anomanly detection 切换到 Supervised learning.     怎么选择feature ?   可以先画出f…

传统的图像检索过程,先通过人工对图像进行文字标注,再利用关键字来检索图像,这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法,简称“以字找图”,既耗时又主观多义.基于内容的图像检索客服“以字找图”方式的不足,直接从待查找的图像视觉特征出发,在图像库(查找范围)中找出与之相似的图像,这种依据视觉相似程度给出图像检索结果的方式,简称“以图找图”.基于内容的图像检索分为三个层次: (1)依据提取图像本身的颜色.形状.纹理等低层特征进行检索: (2)基于图像的低层特征,通过识别图像中的对象类别以及对象之间…

一个针对出租车司机有效花费的推荐系统 摘要 GPS技术和新形式的城市地理学改变了手机服务的形式.比如说,丰富的出租车GPS轨迹使得出做租车领域有新方法.事实上,最近很多工作是在使用出租车GPS轨迹数据来开发手机推荐系统.这些系统可以推荐一系列的载客点,为了使得在最短的驾驶距离里最大可能地找到一个乘客.然而,在现实世界中,出租车的收入和有效的驾驶时间息息相关.换句话说,对一个出租车司机来说,在找到一个乘客前知道一个确切地驾驶路径来缩短驾驶时间更加重要.最后,在本文中,我们提出了开发一个收益比高的推…

推荐系统(Recommender System) 案例 为用户推荐电影 数据展示 Bob Tom Alice Jack 动作成分 浪漫成分 Movie1 5 ? 0 3 ? ? Movie2 ? 0 3 ? ? ? Movie3 0 1 0 5 ? ? Movie4 ? 4 1 0 ? ? 算法 协同过滤算法(Collaborative filter learning algorithm) 记号 \(n_m\): 数据中电影的数量, 其中n表示number, m表示movie \(n_u\):…

1. Content based Problem formulation Content Based Recommendations: 2. collaborative filtering algorithm…

Content Based Hierarchical Fast Coding Unit Decision Algorithm For HEVC <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2011 International Conference on Multimedia and Signal Processing 根据先前帧的CU划分情况进行当前帧进行帧级的CU快速深度决策…

Collaborative Recommender System基于User给Item的打分表,认为相似度很高的用户,会对同一个item给出相似的分数,找出K个相似度最高的用户,集合他们的打分,来推算目标用户对于某一item的打分. 1.每个用户打分的习惯范围不同,比如Bob习惯给出的最高分是5分,而Alice则只愿意在1-3分区间打分,所以我们不可能因为Bob和Alice相似度高,就预测Alice会给某个喜欢的item打5分.所以,在预测时,我们需要参考每个人的打分均值 2.将每个人的打分进行…

与User-Based Collaborative Recommender System认为‘类似的用户会对同一个item给出类似的打分’不同,Item-Based Collaborative Recommender System的思想是‘同一个用户,会给类似的item,打出类似的分数’.听起来和Content-Based Recommender System有点类似,但是IBCRS的相似度,是基于用户打分的,而不是基于内容分析. 1.和UBCRS一样,我们需要针对Rating Matrix进行…

Content-Based Recommender System是基于产品(商品.网页)的内容.属性.关键字,以及目标用户的喜好.行为,这两部分数据来联合计算出,该为目标用户推荐其可能最感兴趣的产品. 有几个点值得注意: a.并不太关注其他用户的喜欢.行为或评分等,仅仅关注目标用户: b.适合于新产品的冷启动,但不适合新用户的冷启动: c.像电影.音乐类系统,有可能推荐给用户毫无新意的产品,从而缺乏对用户深层需求的挖掘: d.对于新闻类产品,则可能会抓住客户持续的爱好并进行内容提供. 1.预处理…

Using the react-intl FormattedMessage component, we’ll learn how to render content conditionally in our messages based on a number provided as a prop. You’ll also learn the syntax necessary to render strings using a plural string matcher. averageRati…

  会议 We refer specifically to ACM Recommender Systems (RecSys), established in 2007 and now the premier annual event in recommender technology research and applications. In addition, sessions dedicated to RSs are frequently included in the more tradi…

推荐系统我们都很熟悉,淘宝推荐用户可能感兴趣的产品,搜索引擎帮助用户发现可能感兴趣的东西,这些都是推荐系统的内容.接下来讲述一个电影推荐的项目. Netflix 电影推荐系统 这个项目是使用的Netflix的数据,数据记录了用户观看过的电影和用户对电影的评分,使用基于物品的协同过滤算法,需要根据所有用户的观看评分历史来找出不同电影之间的相似性,然后根据单个用户的历史电影评分来估算用户喜欢某部新电影的概率,以此来进行电影的推荐. 主要的工作可以分为: 1.构建评分矩阵 2.构建同现矩阵 3.归一化…

兼容posix 接口的文件系统中我们不仅要测试 posix 接口是否兼容.随机读,随机写,顺序读,顺序写等读写模式下的性能.我们还要测试在不同工作负载条件下的文件系统的性能的情况:Filebench 是一款文件系统性能的自动化测试工具,它通过快速模拟真实应用服务器的负载来测试文件系统的性能.它不仅可以仿真文件系统微操作(如 copyfiles, createfiles, randomread, randomwrite ),而且可以仿真复杂的应用程序(如 varmail, fileserver,…

characteristic: 1.Tracking user 2.personliza 3.面对的问题类似于分形学+混沌学(以有观无+窥一管而知全貌) 4.Data:high-volume.sparse 方法: (1)传统方法 MF:matrix factorization RBM:Restricted Boltzman Machine (2)现有方法 Hybird System/content-boosted system Matrix completion Ensemble methods…

1 协同过滤算法 协同过滤算法是现在推荐系统的一种常用算法.分为user-CF和item-CF. 本文的电影推荐系统使用的是item-CF,主要是由于用户数远远大于电影数,构建矩阵的代价更小:另外,电影推荐系统中使用基于物品的推荐对用户来说更有说服力.因此本文对user-CF只做简单介绍,主要介绍item-CF. 1.1 基于用户的协同过滤算法  a 计算出用户两两之间的相似度,得到用户相似度矩阵:  b 预测用户的喜好,使用公式: 其中,p(u,i)表示用户u对物品i的感兴趣程度,S(u,k)…

这篇论文讲的东西并不深,讲的是appstore上的app个性化推荐问题,简单做个笔记. 简单介绍: 推荐系统可以降低没有卖任何app就离开的用户的概率.当用户买了某个app后,可以推荐配套的app.增加用户的忠诚度. 思路介绍: Ui=(用户在频道1购买的app数目,用户在频道2购买的app数目,...用户在频道n购买的app数目) US(用户相似度)=(Ui*Uj)/(||Ui||*||Uj||) 首先通过和你相似topK个用户购买了的app而你没有买的app作为候选推荐app,然后,就是对这…

由于社交网络盛行,现在许多关于推荐系统的研究都考虑了如何使用social relation来改进推荐系统.虽然有很多论文都成功的使用social relation改进了推荐效果,然而,也有一些尝试失败了.那么在这里就稍微讨论一下为何social relation可以改进推荐系统,为何有些没有得到改进. social relation有益于推荐的方面: (1)用户倾向于向朋友寻求建议.用户的喜好通常和他/她social network中的用户相似.社会网络分析中的社会相关性理论(Homophily…

假使我们是一个电影供应商,我们有 5 部电影和 4 个用户,我们要求用户为电影打分. 前三部电影是爱情片,后两部则是动作片,我们可以看出Alice 和Bob 似乎更倾向与爱情片, 而 Carol 和 Dave 似乎更倾向与动作片.并且没有一个用户给所有的电影都打过分.我们希望构建一个算法来预测他们每个人可能会给他们没看过的电影打多少分,并以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:…

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录 一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧 正文 一…

第一题本应该是基础题,考察Cost Function不同形式的表示方法,但却难住了我,说明基本概念掌握不够到位. 1. 在求和的部分,有两种可能,一种是(i,j)同时求和,即∑(i,j):r(i,j)=1,另一种是∑j=1nu∑i:r(i,j)=1或者∑i=1nu∑j:r(i,j)=1都可以. 2. 后面的部分,一是要注意括号的位置,如果是对K项Theta和X求和,必须是求和后的结果再减去y(i,j),而不要把y(i,j)也放入求和表达式中 3. 如果不是K项求和,说明使用向量的方法直接求The…

目录 1. 前言 2. 构建画像 3. 内容召回的算法 1. 前言 在之前总结过协同过滤的召回通路后,今天我们来总结下召回策略中的重头戏:基于内容的召回通路,也即我们常说的基于标签的召回.这里就要涉及两个一直很流行的词汇:用户画像User Profile和物品画像Item Profile. 说回推荐系统,它的使命就是,要在用户(User)和物品(Item)之间建立连接.那么用户画像和物品画像是否是推荐系统的"银弹"呢?答案肯定不是,但也不能说用户画像一无是处. 用户画像只是推荐系统构建…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

https://github.com/jihoo-kim/awesome-RecSys?fbclid=IwAR1m6OebmqO9mfLV1ta4OTihQc9Phw8WNS4zdr5IeT1X1OLWQvLk0Wz45f4 awesome-RecSys A curated list of awesome Recommender System - designed by Jihoo Kim Table of Contents Books Conferences Researchers Paper…

REF: 原文 Recommender Systems: Issues, Challenges, and Research Opportunities Shah Khusro, Zafar Ali and Irfan Ullah Abstract A recommender system is an Information Retrieval technology that improves access and proactively recommends relevant items to…

http://www.pocketables.com/2013/03/overview-of-pocketables-tasker-articles.html I write a lot about Tasker, and the problem is that the more articles there are, the harder it is to find everything. This post will serve as a launch platform for Tasker…

Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到一组优良的特征.通过推荐系统(recommender systems),将领略一小部分特征学习的思想. 假使有 5 部电影,3部爱情片.2部动作片.  4 个用户为其中的部分电影打了分.现在希望构建一个算法,预测每个人可能给没看过的电影打多少分,以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:nu     …

Dear Prof.Choi: My research interest is mainly the application and optimization of big data and artificial intelligence technology in recommendation system. Recommendation system is a subclass of information filtering system, which presents items tha…

The present invention relates to the field of security of electronic data and/or communications. In one form, the invention relates to data security and/or privacy in a distributed and/or decentralised network environment. In another form, the invent…