基于内容的推荐引擎是怎么工作的 基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等.如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品. 你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品.这样做非常合理,因为这就是我们在真实世界中买东西的方式.我们去卖烤箱的那一排货架,然后看这些烤箱,它们可能根据不同的品牌,价格,

项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述:从给定的豆瓣用户名中,获取该用户所有豆瓣好友列表,从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书,如果同一本书被不同的好友评5星,评分人数越多推荐度越高. 输入:豆瓣用户名 输出:豆瓣好友中评分最高,评分人数最多,且我没读过的10本书 步骤构想:1. 通过给定的用户名,将下面链接douban_id替换后可查看该用户关注的好友列表(访问该路径需要先登录)https://www.douban.com/people/douban_id/contacts 但如果是查

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_136 时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式. 那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和

1.    Python官网 官网想必是最权威的,不仅有Python 2.X和3.X的软件包,还有官方文档Python tutorial (official docs)及社区. 2.    在线阅读免费书籍<Dive Into Python>即<深入浅出Python> Dive Into Python是一个免费的Python有经验的程序员的书.它最初被托管在DiveIntoPython.org,但笔者已经拉下所有副本.这个网站正在这里镜像.你可以在线阅读,或下载的各种格式的电子书,

python书籍推荐列表: 技巧:关于如何在windows平台上行获取目录下的文件名称.(我的python书籍的位置E:\Python\Python_book) D:\>e: E:\>cd Python E:\Python>cd Python_book E:\Python\Python_book>dir /b > name.csv E:\Python\Python_book> 此时就会在E:\Python\Python_book下生成一个name.csv的文件,其内容就

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q

原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/movie_recommender https://github.com/songgc/TF-recomm 前言 本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结

宜信科技中心财富管理产品部负责人Bob,与大家一起聊聊个性化推荐产品功能的设计和B端产品的功能策划方式. 拓展阅读:回归架构本质,重新理解微服务|专访宜信开发平台(SIA)负责人梁鑫 智慧金融时代,大数据和AI如何为业务赋能?|专访宜信AI中台团队负责人王东 一切技术创新都要以赋能业务为目标|专访宜信数据智能研发部负责人张军 记者:Bob老师您好,首先请简单介绍一下您目前主要负责的产品,这些产品各自面向的用户及核心价值是什么. Bob:我在宜信科技中心财富管理产品部,主要负责为我们财富业务的客户

Python使用什么编辑比较好,Python编辑器推荐 各位 Pythoner 好啊!在这个烦躁的时代,相聚就是缘分,很高兴各位 Pythoner 能相聚于此,希望接下来的路,我们一起走下去,使用 Python 来做一些有趣的事情,有意义的事情. 我们在玩游戏的时候,我们通过层层努力的打怪升级,为的是什么?是女人么?是金钱么? 当然不是,我们有那么肤浅么?我们为了能够拥有更牛逼的装备.     老话说的好:工欲善其事必先利其器!你的武器越牛逼,你的女人就越能够对你服服帖帖的. 所以,我们在使用

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Pipenv是Kenneth Reitz在一年多前创建的“面向程序员的Python开发工作流程”,现在已成为管理软件包依赖关系的Python官方推荐资源. Python软件包安装管理的简要历史 为了正确理解Pipenv解决的问题,有必要了解Python软件包管理的发展历史. 起初,我们有Python,但没有干净的方式来安装软件包. 然后,Easy Install出现了,它是一个可以相对容易安装Python软件包的工具.但它带来了一个问题:卸载不需要的软件包并不容易. 后来,大多数Python用户

关于变量的命名,这又是一个容易引发程序员论战的话题.如何命名才能更具有可读性.易写性与明义性呢?众说纷纭. 本期"Python为什么"栏目,我们将聚焦于变量命名中的连接方式,来切入这块是非之地,想要回答的问题是--Python 为什么要推荐蛇形命名法? 首先一点,对于单个字符或者单词 (例如:a.A.PYTHON.Cat),当它们被用作变量名时,大致有全小写.全大写和首字母大写这几种情况.编程语言中出现这些情况时,它们基本上跟英语的表达习惯是相同的. 但是,编程语言为了令变量名表达出更

前言 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 时不时有小伙伴私信问我有什么好一些的 Python 书籍推荐,想要学习学习. 那么今天就来给大伙说道说道,我会划分为以下几个分类,让不同阶段的朋友可以根据自身的情况,选择适合自己当下学习的 Python 书

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书籍推荐 基本了解: <<A Byte of Python>> (Python简明教程http://sebug.net/paper/python/) 网上有资源,两小时了解基本 如果有其他语言功底,不需要那么久 入门: <<Python Tutorial>> 官方入门,英文好的可以通读一遍,不过貌似也有中文的 <<Python基础教程>> 我看到的第一本python书,大学图书馆借的,很基础,但感觉不够详细 作简单入门还是可以的 &l

http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/10416867 最近"瑞丽模特学Python"的热点牵动了大江南北程序员的心,有人说这是炒作,也有人说这是推广Python的爆点...我嘿嘿一笑,美女就是美女,眼光那是杠杠的,不仅人美,学的语言也美.那咱也不能藏私,必须得把我读过的Python好书向女神推荐一下...... 记得我毕业面试现在这家公司的时候(偶是13年毕业),当时面试官看到我简历上写熟悉Python时,特地问了我P