基于对比研究的方法，考察三种实验： 离线实验：此过程比较推荐技术时无须用户交互； 用户调查：通过一组受试用对像使用系统，并对系统的体验做出报告； 在线实验：使用真正用户群体与系统做交互； 评估算法性能的基础指标：准确率、…

本节书摘来自华章出版社《推荐系统：技术、评估及高效算法》一书中的第2章，第2.1节，作者 [ 美］弗朗西斯科·里奇（Francesco Ricci）利奥·罗卡奇（Lior Rokach）布拉哈·夏皮拉（Bracha Sh…

因为工作需要，mahout直接连接mysql做智能推荐。首先你得自己去计算(User_id,Item_id,preference)，然后把这些数据导入到数据库中，JDBCDataModel对Mysql格式做了限制。推荐使…

文章内容：基于物品过滤与基于用户过滤。 数据稀疏时候，用物品过滤最优；数据密集，两者效果一样。 下面以电影推荐为例： 一、原始数据处理： 　　原始数据为二维矩阵：行是用户，列是电影：   Lady in the…

1.简介 数据挖掘主要研究内容有：分类模式、聚类模式、回归模式、关联模式、序列模式、偏差模式等等。  1）分类模式：分类就是构造一个分类函数（分类模型），把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。 该过程由…

协同过滤推荐算法是一种主流的、目前广泛应用在工业界的推荐算法。 一般，协同过滤推荐分为三种类型。 1.基于用户(user-based)的协同过滤 基于用户的协同过滤算法，主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出与目标…

Top-N是常用的一种直接向用户进行个性化信息推送的手段. 很多网站精于此道, 比如豆瓣, 淘宝, Amazon. 本质上说, Top-N就是collaborative filtering (CF) 是一种根据用户已有的数…

转载自（http://www.geek521.com/?p=1423）   Mahout推荐算法分为以下几大类 GenericUserBasedRecommender 算法： 1.基于用户的相似度 2.相近的用…

推荐算法 推荐系统作为现在众多电商系统，内容分发系统等网站的必要子系统，越来越受到运营者的重视。推荐系统核心要解决的问题是提高转化率，也就是经过分析，要猜测某一个用户更喜欢什么商品，更可能购买什么商品，或者更喜欢哪些歌曲…

方法： 1.强化学习 用户是否点击一系列广告可以看成是一个序列过程，那么推荐广告就是一个序列决策过程。那么是否可以用强化学习来实现广告推荐。基本模型为：Deep Q-learning和LSTM的组合 强化学习的好处是： …

    研究生期间做了两年的推荐系统、数据挖掘方面的学术研究，因为工作的原因，近期正在整理当初的学习资料和代码，本篇主要参考资料为项亮的《推荐系统实践》。     在现实的情况中，…

基于ItemCF的协同过滤算法 实训需要实现一个推荐系统，所以先实现了一个比较简单的协同过滤算法 协同过滤的思想来源是充分利用集体智慧，即在大量的人群的行为和数据集中收集答案，以帮助我们对整个人群得到统计意义上的结论： …