原文：http://miloisbadboy.com/archives/202 

最近一段时间麦洛被推荐算法搞得焦头烂额了.刚刚接触这一块,完全是小白,搞不清东南西北.

麦洛也感叹这一年搞的东西可以用一个字来形容–杂.从语音通话到推荐算法,只要想得到的项目就有可能研究,然而能力以及相关基础(比如语音通话中有多关于语音方面的知识)并不是一两天就搞定的,要深入还是要花功夫了,自认为对程序猿来说不是很好.如果你自认为什么都懂了,其实你什么都不懂.

其余就不再吐槽了.

先分享麦洛学习的资料吧,麦洛认为以下几篇文章对于刚入门推荐算法的小白来说是非常适合,作者是IBM的工程师,文章写的也非常好,麦洛也希望将来能够写出高水平的文章.

探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html

探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 – 协同过滤

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html

探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 – 聚类

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy3/index.html

《基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎》

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/

阅读更多：http://miloisbadboy.com/archives/202