文章主要介绍的是koren 08年发的论文[1],  2.2neighborhood models部分内容(其余部分会陆续补充上来). koren论文中用到netflix 数据集, 过于大, 在普通的pc机上运行时间很长很长.考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主,所以采用Movielens 数据集. 变量介绍(涉及到的其他变量可以参看上面提到的相关文章): 利用pearson相关系数,求i,j之间的相关性. 文章中提到shrunk correlation coefficient(收缩的相关系…

文章主要介绍的是koren 08年发的论文[1],  2.3部分内容(其余部分会陆续补充上来).koren论文中用到netflix 数据集, 过于大, 在普通的pc机上运行时间很长很长.考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主,所以采用Movielens 数据集. 变量介绍 部分变量介绍可以参看<基于baseline和stochastic gradient descent的个性化推荐系统> 文章中,将介绍两种方法实现的简易个性化推荐系统,用RMSE评价标准,对比这两个方法的实验结果. (1)…

论文:个性化推荐系统的研究进展 发表时间:2009 发表作者:刘建国,周涛,汪秉宏 论文链接:论文链接 本文发表在2009,对经典个性化推荐算法做了基本的介绍,是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤. 事实上, 它是目前解决信息过载问题最有效的工具 .文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统 , 混合推荐…

个性化推荐系统.搜索引擎.广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏.这时就需要ABTest来确定,最近想的办法.优化的算法.优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的. ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后能够方便看效果变化,以及不同ab分支算法对比到底是a算法好.还是b算法好.还是c算法好.再有就是白名单配置上线新算法时,实现新算法上线测试,验证程序是否正确. 根据ABtest需求,系统有三个大的系统构成.一个系统是ABTest配置管…

1.引言 许多网站都喜欢让用户点击“喜欢/不喜欢”,“顶/反对”,也正是这种很简单的信息也可以利用起来对用户进行推荐!这里介绍一种基于网络结构的推荐系统! 由于推荐系统深深植根于互联网,用户与用户之间,商品与商品之间,用户与商品之间都存在某种联系,把用户和商品都看作节点,他(它)们之间的联系看作是边,那么就很自然地构建出一个网络图,所以很多研究者利用这个网络图进行个性化推荐,取得了不错的效果! 2.二部图 上面就是一个二部图:分为连个部分,圆圈代表的节点为一部分,方块代表的节点为另一部分,二部图…

文章介绍了一个基于用户行为数据的推荐系统的实现步骤和方法.系统的核心是专家系统,它会根据一定的策略计算所有物品的相关度,并且将相关度最高的物品序列推送给用户.计算相关度的策略分为两部分,第一部分是针对用户首次访问网站的时候,可利用的体现用户个性特点的数据不多(即冷启动),于是根据各个物品的销量,访问量等特征将较热门的物品推荐给用户:第二部分则是针对更一般的情况,当用户在网站上留下一定的行为数据之后,专家系统则会结合用户偏爱的物品种类,用户购买的物品的价格区间和物品的重要程度这些特点调整推荐列表.…

文章主要介绍的是koren 08年发的论文[1],  2.1 部分内容(其余部分会陆续补充上来). koren论文中用到netflix 数据集, 过于大, 在普通的pc机上运行时间很长很长.考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主,所以采用Movielens 数据集. 要用到的变量介绍: Baseline estimates       object function: 梯度变化(利用stochastic gradient descent算法使上述的目标函数值,在设定的迭代次数内,降到最小) 系…

推荐系统核心任务是排序,从线上服务角度看,就是将数据从给定集合中数据选择出来,选出后根据一定规则策略方法进行排序. 线上服务要根据一定规则进行架构设计,架构设计是什么?每一次权衡取舍都是设计,设计需要理解需求.深入理解需求基础上做权衡取舍.复杂系统架构需要需求方与研发人员反复沟通探讨.这需要技术领导者能理解并鼓励这种行为,才能有所谓技术驱动,否则光喊口号不会产生什么所谓的技术驱动. 品类召回配置化,通过对每一个key进行配置管理,配置项包含偏好取得数量以及卡分配置.排序优先级等多个配置项.每一个…

针对内测用户反馈,由于前一天点击了几个动画,导致第二天推荐的动画屏占比较高,于是开始对此badcase进行分析. 首先分析了该用户的历史观看纪录,由于系统升级,日志缺陷问题,导致该用户10.15-11.3之间的日志没有收集到,但是这就出现了前面的假设不成立现象,由于没有收集到新的数据,对用户画像是不可能体现出前天的动画,动漫以及迪斯尼这些具有偏重的画像词. 首先对问题进行了分析,问题可能出现在时间间隔上,因为我们引用了时间间隔作为用户对某一电影的喜好偏爱权重的计算,导致这个问题可能有两方面原因:…

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息…