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…

1129. Recommendation System (25) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue Recommendation system predicts the preference that a user would give to an item. Now you are asked to program a very simple recommendation system tha…

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https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805348471259136 Recommendation system predicts the preference that a user would give to an item. Now you are asked to program a very simple recommendation system that rates the user's pref…

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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…

Source: PAT A1129 Recommendation System (25 分) Description: Recommendation system predicts the preference that a user would give to an item. Now you are asked to program a very simple recommendation system that rates the user's preference by the numb…

原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/14231153 目前互联网上所能找到的知名开源推荐系统(open source project for recommendation system),并附上了个人的一些简单点评(未必全面准确), 这方面的中文资料很少见,希望对国内的朋友了解掌握推荐系统有帮助------陈运文    SVDFeature 由上海交大的同学开发的,C++语言,代码质量很高 .去年我们参加KDD竞赛时用过,非常好用…

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1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上…

前言 随着电子商务的发展,网络购物成为一种趋势,当你打开某个购物网站比如淘宝.京东的时候,会看到很多给你推荐的产品,你是否觉得这些推荐的产品都是你似曾相识或者正好需要的呢.这个就是现在电子商务里面的推荐系统,向客户提供商品建议和信息,模拟销售人员完成导购的过程. 介绍 推荐系统简介 什么是推荐系统呢?维基百科这样解释道:推荐系统属于资讯过滤的一种应用.推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 推荐系统首先收集用户的历史行为数据,然后…

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…

这是谷歌youtube在2010的一篇文章,估计现在的思路有很多升级了,但是里面的知识点还是很不错的.主要讲youtube的个性化推荐思路.下面根据论文的结构我把我理解的思路整理如下,如果有问题,欢迎指出. 1 介绍 在信息抽取和内容发现方面,个性化推荐是非常关键的方法. 1.1 目标 推荐系统的目的是帮助用户发现他们感兴趣的高质量视频,来让用户乐在其中. 1.2 挑战 用户上传的视频的元信息非常少和粗糙.视频时长比较短.用户交互相对较短和有噪声.视频生命周期短. 2 系统设计 推荐系统算法保持…

文章简介:利用社交网站Flickr上照片的geotag信息将这些照片聚类发现城市里的旅游景点,通过各照片的拍照时间得到用户访问某景点时的时间上下文和天气上下文(利用时间和public API of Wunderground),将访问景点的上下文进行排序得到popular的上下文作为景点的上下文.在给用户作推荐时,首先得到用户当前的上下文或者要访问景点的上下文,利用上下文匹配出一些景点,然后在这些景点里头根据user-based collaborative filtering方法进行推荐,user…

随着用户在物品上产生了大量行为,推荐系统成为了线上系统的重要组成部分.推荐系统算法使用用户对物品的行为信息以及上下文数据为每个用户推荐一组物品.算法根据用户之间及物品之间的相似度建立.本文介绍了一个基于识别用户间重叠社区结构的时间感知小说推荐系统.由于用户的兴趣是随时间变化的,所以在个性化推荐系统中为为活跃用户的喜好建立精准的模型是很难的.在实际系统中,用户与物品的关系数据是非常稀疏的,所以很多推荐系统不能进行准确的推荐.用户间的重叠社区结构能帮助我们最小化数据系数的影响.本文将所介绍的算法实施…

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.…

博主欢迎转载,但请给出本文链接,我尊重你,你尊重我,谢谢~http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/6789819.html特别不喜欢那些随便转载别人的原创文章又不给出链接的所以不准偷偷复制博主的博客噢~~ 题意:用户每次选择一个indice,输出之前出现的频率最高的k个indice如果恰好有两个频率一样,输出indice较小的那个 显然不能每次都要对当前所有的item排个序,会超时的由于每次只要给出前k个出现频率最高的,如果出现频率一样,则给出值最小的所以只要…

1.题目:一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统 2.摘要: 以协同过滤(CF)为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性.然而,现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系,如RBM,它只能获取用户-用户或项目-项目关系的相关性,而矩阵分解(MF)可以捕捉到用户-项目之间的相互作用. 为了克服基于CF方法的这些困难,我们提出了一种新的深层学习方法,主要分为两个阶段:①获取用户以及项目的预先表示②神经网络预测. 在初始阶段,对应的低维向量的用户和项目单独学习,获得用户–用户和项目–项目相关的语…

一.摘要: 主要是做一个基于协作(深度)度量学习(CML)的系统来预测新剧场版本的购买概率.即测量产品的空间距离来预测购买概率. 二.模型 该图分为两部分,先计算右边,右边通过深度度量学习(DDML)来计算产品距离,将得到的产品距离输入左边逻辑回归中得到购买概率. e(movie)是电影的词向量,f是映射函数,z是电影在特定空间的投影.通过深度学习来学习.具体去了解Deep Distance Metrix Learning. 以下公式是计算出产品距离的之后采用逻辑回归计算购买概率的公式:[上图左…

Movielens and Netflix remain the most-used datasets. Other datasets such as Amazon, Yelp and CiteUlike are also frequently adopted. As for evaluation metrics, Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Average Error (MAE) are usually used for rating pred…

本文转自:http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/06/quick-guide-build-recommendation-engine-python/ Introduction This could help you in building your first project! Be it a fresher or an experienced professional in data science, doing voluntary projects…

CABaRet:利用推荐系统进行移动边缘缓存 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含4位,Savvas Kastanakis@University of Crete and FORTH, Greece:Pavlos Sermpezis@FOR…

目录 一.摘言 二.杂记 三.问题定义和一些准备工作 四.模型真思想 五.实验部分 六.参考文献 一.摘言 之前协同过滤利用user-item交互历史很好的表示了user和item.但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限. 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型. 然而现在的社交网络推荐模型都是简单的利用周围邻居提出静态模型,而没有模拟信息在全局的循环传播过程,这很可能会提升推荐性…