一.推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统,果真结果比较少,显得小众一些,然后大家对推荐系统普遍的观点是: (1)重要性UI>数据>算法,就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区,通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制,有的考虑工程实现问题较少,推荐系统需要大量的数据整理和转化,同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成,方能形成推荐系统和业务之间的良性循环: (2)推荐系统离线测试很好,上线后要么没有严格的测试结果而只能凭感觉,要么实际效果差…

数据挖掘中 决策树算法实现——Bash 博客分类: 数据挖掘 决策树 bash 非递归实现 标准信息熵 数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵 一.决策树简介: 关于决策树,几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的. 决策树,顾名思义就是用来做决定的树,一个分支就是一个决策过程. 每个决策过程中涉及一个数据的属性,而且只涉及一个.然后递归地,贪心地直到满足决策条件(即可以得到明确的决策结果). 决策树的实现首先要有一些先验(已经知道结果的历史)数据做训练,通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49231919 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之降维Dimensionality Reduction {博客内容:推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐,这种推荐将在下一篇博客中讲到.这篇博客主要讲隐语义模型…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM…

序章嘛咱多唠两句.花了大半个月才反反复复,断断续续读完了图灵奖得主Judea Pearl的The Book of WHY,感觉先读第四章的案例会更容易理解前三章相对抽象的内容.工作中对于归因问题迫切的需求,以及这两年深度学习在,都让我对因果推理在未来几年的爆发心怀希望.它最大的优势就是能回答'为什么'以及'假如这样做会怎样'等对实际业务有着根本意义的问题.对于这个领域我也是新人,所以只能抛出一些观点来供大家讨论. Now!检验我带货能力的时候到了,如果你在和数据打交道的过程中也碰到过以下的问题,…

id3 function D = ID3(train_features, train_targets, params, region) % Classify using Quinlan's ID3 algorithm % Inputs: % features - Train features % targets - Train targets % params - [Number of bins for the data, Percentage of incorrectly assigned s…

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要…

CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文 背景 CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称.CIKM全称是International Conference on Information and Knowledge Management,属于信息检索和数据挖掘领域的国际著名学术会议,由ACM SIGIR分会(ACM Special Interest Group on Information Retrieval)主办.…

Spark中常用的算法: 3.2.1 分类算法 分类算法属于监督式学习,使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型,应用分类模型,能把数据库中的类标签未知的数据进行归类.分类在数据挖掘中是一项重要的任务,目前在商业上应用最多,常见的典型应用场景有流失预测.精确营销.客户获取.个性偏好等.MLlib 目前支持分类算法有:逻辑回归.支持向量机.朴素贝叶斯和决策树. 案例:导入训练数据集,然后在训练集上执行训练算法,最后在所得模型上进行预测并计算训练误差. import org.apache.sp…