1.Information publication:RecSys 2013 author:zhengyong zhang 2.What 是对上一篇论文的拓展:利用社交媒体中用户信息 对用户购买的类别排序:再由预测出的类别,做商品品牌的推荐 3.Dataset Facebook-Eaby 4.How input: 用户社交媒体上特征向量 output: top k 的推荐商品品牌 method:最接近邻居推荐KNN(Like-based/purchased-based KNN) , 相关联商品的联…

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation…

昨天下午六点半的电话面试,其实我已经有了一个不错的实习offer ,不是特别想去腾讯了,没有太怎么准备,接的电话. 整个面试15分钟,开始就是自我介绍,接着问项目,和上一段百度实习经历.问题大致如下: 1-在百度实习的工作内容有什么? 2-实习中用到哪些工具(Hadoop 之类的) 3-Linux 常见命令,contab,scp之类的 4-Hadoop 的mapreduce的写法 5-什么叫数据倾斜?如何解决? 6-mapreduce运行很慢时候如何解决? 7-有监督学习和无监督学习的区别? 8…

[The Task] Given a sequence of click events performed by some user during a typical session in an e-commerce website, the goal is to predict whether the user is going to buy something or not, and if he is buying, what would be the items he is going t…

矩阵分解在推荐系统中的应用. 参考链接:知乎. 传统SVD,Funk-SVD,Bias-SVD,SVD++. SVD奇异值分解及其意义. 漫谈奇异值分解.…

郑昀 最后更新于2014/11/11 关键词:定时任务.调度.监控报警.Job.crontab.Java 本文档适用人员:研发员工   没有JobCenter时我们要面对的:   电商业务链条很长,业务逻辑也较为复杂,需要成百上千种定时任务.窝窝的大多数定时任务其实调用的是本地或远端 Java/PHP/Python Web Service.如果没有一个统一的调度和报警,在集群环境下,我们会: 不知道哪一个定时任务执行失败或超时,不见得能第一时间知道——直到最终用户投诉反馈过来: 要求每一个定时任…

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT…

郑昀 基于刘金鑫文档 最后更新于2014/12/1 关键词:recsys.推荐评测.Evaluation of Recommender System.piwik.flume.kafka.storm.redis.mysql 本文档适用人员:研发   推荐系统可不仅仅是围着推荐算法打转   先明确一下,我们属于工业领域.很多在学术论文里行之有效的新特奇算法,在工业界是行不通的.当年我们做语义聚合时,分词.聚类.相似性计算.实体词识别.情感分析等领域最终还都采用了工业界十几年前乃至于几十年前就流行的成…

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…

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…