原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 翻译:大魁 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以及爱范儿上的: Netflix成功的…

http://in.sdo.com/?p=11 原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以…

原文链接:http://techblog.netflix.com/2012/06/netflix-recommendations-beyond-5-stars.htm 在 blog 的第一部分,我们详细介绍了 Netflix 个性化推荐系统的各个组成部分.我们也解释了自从我们宣布 Netflix Prize 后,Netflix 推荐系统是如何变化的.100 万美金的奖金让我们不论在算法创新,还是在品牌宣传和吸引人才加入方面都获得了丰厚的回报.不过,准确的预测电影评分仅只是我们推荐系统的一部分.在…

[论文标题]Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems(2009,Published by the IEEE Computer Society) [论文作者]Yehuda Koren(Yahoo Research) , Robert Bell and Chris Volinsky( AT&T Labs—Research) [论文链接]Paper(8-pages // Double column) [Info] 此篇论文的作者是n…

Netflix工程总监眼中的分类算法:深度学习优先级最低 摘要:不同分类算法的优势是什么?Netflix公司工程总监Xavier Amatriain根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归.SVM.决策树集成和深度学习,并谈了他的不同认识.他并不推荐深度学习为通用的分类技术. [编者按]针对Quora上的一个老问题:不同分类算法的优势是什么?Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答,他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归.SVM.决策树集成和深度学习,并谈了他的不同…

前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境 本人机器所用的…

Spark探索经典数据集MovieLens 阅读目录 前言 环境 初步预览 探索用户数据 探索电影数据 探索评级数据 回到顶部 前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/moviele…

Netflix的推荐和个性化功能向来精准,前不久,他们公布了自己在这方面的系统架构. 3月27日,Netflix的工程师Xavier Amatrain和Justin Basilico在官方博客发布文章,介绍了自己的个性化和推荐系统架构.文章开头,他们指出: 要开发出这样的一个软件架构,能够处理海量现有数据.响应用户交互,还要易于尝试新的推荐方法,这可不一点都不容易. 接下来,文章贴出了他们的系统框架图,其中的主要组件包括多种机器学习算法. 他们这样解释其中的组件和处理过程: 对于数据,最简单的方…

这里我想给大家介绍另外一种推荐系统,这种算法叫做潜在因子(Latent Factor)算法.这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中.这种算法在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗 所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.我下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法. 这种算法的思想是这样:每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的.吉他伴奏的.王菲等元素(latent factor),如果…

最近这两年推荐系统特别火,本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统,即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature.LibMF.LibFM等,也有重量级的适用于工业系统的 Mahout.Oryx.EasyRecd等,供大家参考.PS:这里的top 10仅代表个人观点. #1.SVDFeature 主页:http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 语言:C++一个feature-based协同过滤和排序工具,由上海交大Apex实验室开发,代码质量较高.在…