题记:推荐引擎依据的分类依据数据源,分为基于人口统计学的(用户年龄或性别同样判定为类似用户)、基于内容的(物品具有同样关键词和Tag,没有考虑人为因素)。以及基于协同…
标签:推荐算法
推荐算法分类介绍
推荐算法 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…
智能推荐算法学习总括
智能推荐算法总的来说分为两种:基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。 基于内容的推荐算法: 根据内容的相似度(静态的东西)进行推荐,内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置,关注…
python 推荐算法
每个人都会有这样的经历:当你在电商网站购物时,你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息;当你在SNS社交网站闲逛时,也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息;你在微博添加关注人时,也…
微博推荐算法学习(Weibo Recommend Algolrithm)
原文:http://hijiangtao.github.io/2014/10/06/WeiboRecommendAlgorithm/ 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源、解决推荐时的通用技术问题、完成必要…
多模型融合推荐算法
常见的多模型融合算法 多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处?这里总结一些常见的融合方法: 1. 线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法…
[机器学习]推荐系统之协同过滤算法
在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题. 1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了,但是火起来实际上是最近这些年的…
SlopeOne推荐算法
Slope One 算法 是一种基于评分的预测算法, 本质上也是一种基于项目的算法。与一般的基于项目的算法不同, 该算法不计算项目之间的相似度, 而是用一种简单的线性…
一个简单的协同过滤推荐算法
1、推荐系统简介 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 推荐系统主要处理的有两类内容:一个是User,一个是Item。系统的目标也很明确,就是向User推荐I…
推荐系统 LFM 算法的简单理解,感觉比大部分网上抄来抄去的文章好理解
本文主要是基于《推荐系统实践》这本书的读书笔记,还没有实践这些算法。 LFM算法是属于隐含语义模型的算法,不同于基于邻域的推荐算法。 隐含语义模型有:LFM,LDA,Topic Model 这本书里介绍的L…
基于RBM的推荐算法,基于LFM(Latent Factor Model)的推荐算法
很多人讲RBM都要从能量函数讲起,由能量最低导出极小化目标函数(你听说过最常见的建立目标函数的方法可能是最小化平方误差或者最大化似然函数),然后用梯度下降法求解,得到网络参数。Introduction to Restri…
机器学习(二十九)— 推荐算法(协调过滤)
协同过滤的模型一般为m个物品,m个用户的数据,只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的,其它部分评分是空白,此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系,找到最高评分的物品推荐给用户。…