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新传必考热点知识精讲 | 推荐算法

算法推荐其实在某种程度也算是个性推荐了，主要是以今日头条、一点资讯为代表的智能新闻客户端为主的，结合大数据精准分析并解读用户的阅读习惯和兴趣。所以，面对如此专业的话题，我们作为新传学子又该如何把握评论的角度呢？推荐算法…

一直以来，推荐系统预测用户对物品的喜好程度，然后将预计用户最喜欢的前N个物品推荐给它，以实现个性化推荐。可以看到，这其实可以当成一个rank问题：将用户喜欢的物品排序，然后推荐前N个它最喜欢的。虽然如此，之前的model…

一、源码说明基于物品的协同过滤算法和基于用户的协同过滤算法类似，以给该物品评分的用户作为物品的特征向量，从而计算物品之间的余弦相似度。以下代码根据点击打开链接修改而来，修改了计算相似度的函数和进行推荐的函数。推荐效果的…

LFM LFM即隐因子模型，我们可以把隐因子理解为主题模型中的主题、HMM中的隐藏变量。比如一个用户喜欢《推荐系统实践》这本书，背后的原因可能是该用户喜欢推荐系统、或者是喜欢数据挖掘、亦或者是喜欢作者项亮本人等等，假如真…

下载地址：点我《啊哈！算法》是一本充满智慧和趣味的算法入门书。没有枯燥的描述，没有难懂的公式，一切以实际应用为出发点，通过幽默的语言配以可爱的插图来讲解算法。你更像是在阅读一个个轻松的小故事或是在玩一把趣味解谜游戏，在…

推荐系统的主要方法一、基于内容的推荐算法网络基于内容的推荐系统，也称CB(Content-based Recommendations)：根据用户基于item时的历史信息（如评分、评价、分享、和收藏过的文档）构造用户偏…

1基于内容的推荐基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。主要是从两个方法来描述基于内容的推荐方法：启发式的方法…

所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为两种 1. 基于内容的推荐基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息…

数据结构和算法是基本功，Coursera上有很多数据结构和算法方面的经典课程，这里做个总结。 1. 普林斯顿大学 Sedgewick 教授的算法1: Algorithms, Part I 这门算法课程已经开过很多轮，好…

近日，在谷歌刊登的一篇论文中，YouTube工程师详细地分析了YouTube推荐算法的内部工作原理。该论文在上周于波士顿举行的第十次ACM大会上进行了展示。 YouTube推荐算法以Google Brain为基础，后者最…