推荐引擎算法学习导论

User-Based CF 计算user与user的相似度矩阵。- 具有相似兴趣的用户在未来也具有相似兴趣。- 将N 喜欢的物品推荐给用户。

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

　　当用户u 对商品p 进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。对于用户u 来说，他与p 最相似的商品们之间的推荐强度将发生变化，所以选取与商品p 最相似的K 个商品作为候选商品。这些商品将根据用户u 最近的若干评分计算出各自对用户u 的推荐优先级，然

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

"语言只是工具，算法才是程序的灵魂。"这句话相信每一个程序员都听过无数次。然而在实际的工作中，一个产品从开发到上线，似乎哪一步都用不到数据结构与算法。于是很多程序员都有这样一种错觉：就算我不懂算法，只要语言写得溜、开发框架用得熟练、封装

　　对于入门的同学不建议过度追求看上去很经典的书籍，例如：《算法导论》/《算法》这些书。　　《大话数据结构》这本书最大的特点是它将理论讲的非常有趣，不枯燥。　　《算法图解》和《大话数据结构》走得是同样的路线。　　《数据结构和算法分析》国内外有很多大学拿这本

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

首先我们现在有一个矩阵\，其中\代表第\(i\)个用户对第\(j\)个商品的喜爱程度。\算法认为每个商品上面都有一些隐因子，而顾客的喜爱程度是由这些隐因子来决定的。因此便可以将\分解成\的形式。我们最终的目的是使得\和\尽可能的相近。因此，损失函数为:.

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

Surprise库。SVD

参考：

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，

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

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

下面就给大家推荐十本程序员必看的编程书籍。

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

此时右边的JavaScript代码像我们平时单步调试一样逐行执行，同时每一步执行后排序的效果在屏幕正中实时显示：。比单步调试更强大之处是，我们能随时回退到前面的执行结果，通过下图高亮的84/144这个柱状开关控制。144意思是这个排序全过程总共要进行144

在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升，并较大地提升了链路效率。使用流式数据后，无法预知特征规模，而是随训练逐渐增长。因此需预留特征空间训练几天后重启，否则会越界。在与业务线团队的共同努力下，目前已在支付宝首页的多个推荐场景全流量上线。

使用流式数据后，无法预知特征规模，而是随训练逐渐增长。因此需预留特征空间训练几天后重启，否则会越界。

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

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

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

中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人

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

在经过一年多的开发工作之后，LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 St

为什么YouTube平台上会源源不断产生优质视频和优质广告，真的只是偶然吗？为什么用户一上youTube就黏住了，这背后到底下了多大的功夫研究人性的细节？如此海量的数据，如何精准地推送给每一个恰当的人？这篇文章是继我们上一篇《可怕！YouTube算法如何让

一般都认为，亚马逊的成功要归功于它鼎鼎大名的“一键下单”功能，但“一键下单”的背后，还需要一个成单量极高的智能推荐系统，来驱动消费者不停地在亚马逊上“买!买!买!”。这就是用户点击分析、机器学习和个性化推荐的综合力量。本文的目的，正是回顾亚马逊这个以成单率

第一阶段，基于User-Video图游历算法，2008年[1]。在这个阶段，YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频，或者说拥有同一标签的视频。然而此时，YouTube的视频已是数千万量级，拥有标签的部分却非常小，所以如何有效的扩大视频标签

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读，要求读者具备一定的C++ 或Python 编程基础。内容简介本书是以OpenCV为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深，每一章都采用。本书既注重基本的概念

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前言分享知识和分享苹果是不一样的，苹果会越分越少，而自己的知识并不会因为给了别人就减少了，知识的分享更能激荡出不一样的火花。正文C和C++《C++Primer》《C++ Primer Plus》，这是LZ最早看的书，当初看完科班的教材就开始看这两本书了。《

网上各种关于网易云音乐的个性推荐算法的详解五花八门，但是官方从未现身说法！为了解开用户们对每日推荐歌单背后算法的好奇心，我们闯进网易云音乐总部里的产品与技术部门，挟持了技术专家，把我们心中的疑惑全都吐了出来。今天一早，当发现朋友圈撒的狗粮已经够吃 1 年后

如何避免算法的偏见？其中最鲜明的例子是 COMPAS 算法，该算法被多个州政府的执法机构用于评估被告人再犯罪的风险，据 ProPublica 的一项调查显示，黑人被错误标记为罪犯潜在分子的比例几乎是白人的 2 倍。2016 年，威斯康星最高法院驳回了一名男

现如今，许多公司使用大数据来做超级相关推荐，并以此来增加收益。在海量推荐算法中，数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为使其简单化，Statsbot 团队为现有的主要推荐系统算法准备了一份概述。协同过滤及其变式是最常用的推荐算法之一。协同过滤有

如今，产品推荐已成为每一个电子商务的核心。大多数实时推荐引擎使用复杂的概念,如协同过滤,基于内容的过滤或混合推荐系统。每种类型都有其优点和缺点，但是当涉及到产品匹配或找到一起购买的产品集时，Apriori算法就发挥了作用。使用这种推荐引擎有很多好处。即使您

为了回答这个问题，我们需要一种非常流行的机器学习技术，称为奇异值分解或SVD。SVD可以让我们预测每个user-item对的评级。事实上，如果我们可以预测低误差的评级，我们可以使用此预测评级来查找与预测的最高评级相关的item。在执行SVD时，我们根据项目

Apriori算法基于关联规则挖掘原理。关联规则挖掘是一种识别不同项之间潜在关系的技术。这种关系可以是物品购买频率和用户购买频率的相似性。在本文中，我们将研究如何使用python示例来处理Apriori算法。在超市里，Apriori算法可以用来把相似的物品

个性化推荐系统，简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在，推荐系统已经无处不在，在各行各业都得到普遍都应用。越来越多的公司将推荐系统作为产品的标配。大家接触推荐系统的概率会越来越大。作为程序员，了解推荐系统也越来越必要，甚至可以主动选