【推荐系统】知乎live入门4.排序

今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它发表于2016年，作者是Google App Store的推荐团队。这年刚好是深度学习兴起的时间。这篇文章讨论

通过上面几篇文稿可以详细了解到推荐算法的种类和优缺点，对于推荐算法这块内容还有很多，之前的几篇文稿在内容程度上多少有些许遗漏，以及之前阐述的算法内容深入程度上仍旧达不到一个专业推荐系统开发人员的水平。为此，在这篇文稿中，我将会对前面阐述的遗漏内容进行补充，

通过上一篇对推荐系统的协同过滤算法进行详细的介绍后，并且给出模拟推荐案例，相信广大读者对于协同过滤算法的原理也有了一个基本的了解，以及对其中的推荐过程和使用该推荐算法的场景和优势有了一个基本的掌握。在上一篇文章的结尾部分我留了几个思考，也就是关于协同过滤算

协同过滤算法是一种利用集体智慧的方法，它类似与朋友推荐，当你想要看一个电影时，你会去询问跟你有着相同喜好的人有没有自己没看过的好电影。这就是协同过滤的核心思想。然后这些物品中评分最高的一批就是我们要推荐给被推荐的用户的物品。一般对于小型的推荐系统来说，基于

凡 AI 类的落地，都需要具备这几个基本元素才行：数据、算法、场景、计算力。本专栏分成五个模块：1 概念篇：推荐系统的理念、思考、形而上的内容；2 原理篇：推荐算法的原理介绍；3 工程篇：推荐算法的实践内容；4 产品篇：考虑产品理念及其商业价值；5 团队篇

而且不可否认NLP的很多知识肯定是跟CV相通的，类似于两个领域的机器学习底层是共享的，上层的application有所区别，这时关注的重点应该在CV的主流方法和主流工具框架上，把它嵌入到你的知识底座上面去。

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。根据 enture Beat的统计，这一举措将该网站的销售额提高了35%自此之后，个性化推荐的应用越来越广泛。用户的资

例如淘宝的猜你喜欢，抖音的XXX。用户画像是根据用户的社会属性，消费行为，生活习惯抽象出一个标签化的用户模型。不过可以根据tag进行分类后在进行推荐。因此无论基于物品的推荐算法还是基于商品的推荐算法，都是基于用户的历史数据的，对于新用户的话就会存在用户的冷

在这篇文章我们将介绍因式分解机模型，为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法，但在

原文链接：Netflix recommendations: beyond the 5 stars, . Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司，也是著名的Netflix大奖赛的发起者。如果读者希望进一步了解Netflix，建议读一

Netflix 最有价值的资产——推荐系统的面纱。在第一部分，我们将介绍 Netflix Prize 对推荐领域的贡献，Netflix. 推荐服务的主要模块，以及推荐服务如何满足网站的商业需求。在第二部分，我们将介绍我们使用的数据和模型，讨论如何将离线的机

基于物品的协同过滤算法是此前业界应用较多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix 、Hulu 、 YouTube ，其推荐算法的基础都是该算法。为行文方便，下文以英文简称ItemCF表示。本文将从其基础算法讲起，一步步进行改进并基于MovieLens 数

基于用户的的协同过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。本文将对UserCF算法原理进行讲解，并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性

另外，同类商品编号必然不同，不同类商品编号可能相同，所以我们可以用类号+编号来唯一标识一件商品。这样的id可以用long long类型存储，且按id从小到大排序就相当于题目要求的“先按类号从小到大排序，再按编号从小到大排序”的排序原则。如果我们得到一件商品

如果我们懂得了原理，知道了实际推荐系统需要考虑哪些元素之后，却在你摩拳擦掌之际，发现要先从挖地基开始，你整个人可能是崩溃的。但是事实上你没必要这样做也不应该这样做。这是因为下面的原因。因此在算法领域，以 Python 和 C++ 作为开发语言会有比较宽泛的

概述《MySQL技术内幕：SQL编程》是畅销书《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》的姊妹篇，深刻揭示了MySQL中SQL编程的精髓。这本书一共10章，全面探讨了MySQL中SQL编程的各种方法、技巧与最佳实践。第2章全面讲解了MySQL中的各种数据

科技进步极大丰富人类生活的同时,也给我们的生活带来了选择的困扰--如何快速的从头繁杂的数据中获取有价值的信息,推荐系统作为解决信息负载问题的有效方法,正在发挥着显著的作用;传统的推荐系统在处理大数据时存在的问题正在限制其性能的发挥.为了充分挖掘数据价值，提

当你在电商网站购物时，天猫会弹出“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“你可能认识XXX“的信息；当你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。推荐算法，

在之前的两篇文章中，我们分别讲了推荐系统中的基于内容的过滤和协同过滤技术，今天我们一起看看看混合过滤。组合方法可以是以下任何一种：分别实现算法后组合推荐结果，在协同过滤中加入基于内容的过滤，在基于内容的过滤中加入协同过滤，或者，把基于内容的过滤和协同过滤整

在机器学习实践专场， 网易云音乐的音乐推荐算法负责人肖强，给大家介绍了《AI 算法在音乐推荐中的实践》。本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践，以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。从 2013 年 4 月正式上线至今，网易云音乐平台持续提

即使没有用户数据，我们仍能搭建高效的推荐系统，向用户展示更多优质内容，让用户参与其中。有了书面文本，我们便可以使用语义技术提取文本特征。以上述推荐系统为基准模型，我们可以引入其他特征，如提取自文本的元数据，尽可能地优化该系统。虽然没有明确的用户标识，但利用

互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。基于物品的协同过滤在面对物品冷启动，或行为数据稀疏的情况

从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开

一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。很简单，因

在互联网世界中，什么技术代表着人工智能被广泛应用的未来？2012年12月22日，在以“推荐系统实战”为主题的百度技术沙龙上，百度推荐与个性化部高级工程师们与来自亚马逊、豆瓣网、清华大学等单位的技术专家们齐聚一堂，热烈探讨了个性化推荐领域的技术创新和实战案例

7.不仅要吸引用户户提供反馈，而且要吸引用户提供准确反馈 ；

随着互联网特别是社会化网络的快速发展，我们正处于信息过载的时代。用户面对过量的信息很难找到自己真正感兴趣的内容，而内容提供商也很难把优质的内容准确推送给感兴趣的用户。推荐系统被认为是解决这些问题的有效方法，它对用户的历史行为进行挖掘，对用户兴趣进行建模，并

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用Content-Based 推荐算法及协同过滤算法。但从实际应用来看，对于大部分中小型企业来说，要在电子商务系统完整采用以上算法还有很大的难度。以上这些包或算法，

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based、User-based在电子商务推荐系统入门v2.0、电子商务推荐系统入门基础中已经有所阐

推荐系统估计是以后的一个大的方向，应用广泛，根据用户个性化地定制或自动推荐，提高用户体验。像亚马逊首页的商品推荐，以后的搜索推荐等等。最近听了一些讲座和分享，自己也学习了一下，下面做一点总结和分享。簇模量比传统协同过滤有着更好的线上性能和可扩展性，因为前者

功能介绍 通过一名本科在校生的视角，一起学习进步！读书、编程、机器学习应有尽有。如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频。这些推荐算法极大地便捷了我们的生

对于内容类网站或者APP，搜索和推荐已经是标配。搜索相对容易，使用Elasticsearch简单配置一下就可以做出一个性能还不错效果也还可以的搜索引擎，然而，推荐系统的话，没有专门的团队实践起来还挺困难的。Jaccard相似度，是两个集合的交集元素个数在并

深度学习应用甚广，在诸多方面的表现，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。以前，你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影，但如今，我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。本文将利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统。该推荐系统基

深度学习相关技术近年来在工程界可谓是风生水起，在自然语言处理、图像和视频识别等领域得到极其广泛的应用，并且在效果上更是碾压传统的机器学习。一方面相对传统的机器学习，深度学习使用更多的数据可以进行更好的扩展，并且具有非常优异的自动提取抽象特征的能力。在竞赛的

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash. 主流的推荐系统算法大致分为两类：基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。为了确定两个用户之间是否相似，协同过滤会结合用户

阅读LBSN中的位置推荐的一些文献时，遇到了一种用个性化PageRank算法来进行位置推荐的算法，虽然之前也大致了解过PageRank算法，但不细致，这次特意做一个整理总结。PageRank算法一、什么是PageRankPageRank，中文一般叫佩奇排名

工作多少年了，还在传统公司写if / for 等简单的代码？那你就真的要被社会淘汰了，工作多年其实你与初级工程师又有多少区别呢？那么作为一个高级Java攻城狮需要突破哪些知识点呢？

相关的图通过使用音频、元数据以及社交特征等丰富的信息的结合，对歌单的邻接信息以及歌曲的相似度信息进行编码。通过在真实数据上进行的实验，我们证实了我们的模型能仅仅根据低秩矩阵的信息或者基于图的信息以及两者的结合进行歌曲的推荐。这个问题被称为非负矩阵分解，并引

本次由阿里云驻云科技资深架构师翟永东带来了“基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统”为主题的分享，主要对大数据在好友推荐系统中的应用、好友推荐系统的分析模型、好友推荐系统在阿里云上的实现方式和MaxCompute技术进行了精彩的介绍。所以说A、B如果

本文仅用于学习和交流目的，不得用于商业目的。周涵宁，本科毕业于清华大学自动化系，于美国伊利诺伊大学香槟分校获得计算机视觉领域博士学位。现任Hulu北京研发中心研究推荐算法研究负责人。具有15年的产品研发、创新和团队管理经验，专注于实现应用数据和算法从0到1

分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上

研发背景互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。第二是搜索结果往往会照顾大多数用户的点击习惯，以

推荐系统是根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在过载信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，主要基于以下信息：。对于user-base和item-base：根据实现机制

第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。下文是第二篇——《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，敬请阅读。显式数据是指用户对i

介绍在过去的几十年里，随着Youtube、Amazon、Netflix等网络服务的兴起，推荐系统在我们的生活中占据了越来越多的位置。从电子商务到在线广告，推荐系统在今天的日常中是不可避免的。一般来说，推荐系统是一种算法，目的是向用户推荐相关的商品。在某些行

将强化学习用于推荐系统，能更好地考虑用户的长期效益，从而保持用户在平台中的长期满意度、活跃度。该过程将消耗大量交互成本、影响用户体验。在推荐系统中应用强化学习有很大的研究价值，但也面临诸多挑战。在这样的配置中，在线用户是环境，但是并没有明确定义奖励函数和环

LinkedIn是迄今为止市面上极受欢迎的招聘平台之一。来自世界各地的招聘者每天会从LinkedIn上网罗挑选适合他们招人岗位的候选人。像LinkedIn Recruiter这款产品，就可以帮助招聘者创建并管理一个人才库，最大限度地提高招人成功率。招聘产品

CLimF 优化的信息检索指标叫做 Reciprocal Rank ，是指的推荐给用户的物品列表中第一个被点击的物品的排名的倒数。因为推荐给用户的物品的列表都是按照推荐系统给出的评分从高到低进行排序的，因此排名越靠前的物品是越被推荐系统看好。这是 R

早年的推荐算法主要是各种单模型，例如逻辑回归、协同过滤、矩阵分解等等。后来推荐算法演化成了混合模型，例如 GBDT + LR , GBDT + FM 等。而随着深度学习的崛起，深度神经网络越来越深刻地影响了推荐系统领域的发展。Huifeng Guo 等中国