推荐算法_推荐算法 相似度计算

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协同过滤推荐算法在MapReduce与S.@ChyLn采

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从分类,排序,top-k多个方面对推荐算法稳定性的

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推荐算法 大数据时代的营销利器

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智能算法推荐新闻的弊端--信息茧房

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一种改进型人工鱼群算法的图书推荐平台设计-

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简介：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

算法如上图,输入参数是用户和item的各种属性和特征,包括年龄、性别、地域、商品的类别、发布时间等等。经过推荐算法处理后,返回一个按照用户喜好度排序的item列表。 推

这儿只简单介绍一下基于矩阵分解的潜在语义模型的推荐算法。该算法首先将稀疏矩阵用均值填满,然后利用矩阵分解将其分解为两个矩阵相乘,如下图: 看一个实际的例子: 这个

2. 个性化推荐算法 2.1. 基于人口统计学的推荐 基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法,它只是简单的根据系统用户的

算法如上图,输入参数是用户和item的各种属性和特征,包括年龄、性别、地域、商品的类别、发布时间等等。经过推荐算法处理后,返回一个按照用户喜好度排序的item列表。 推

推荐算法大致可以分为三类:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法,原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item,比如你看了哈利波特I,基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI,与你以前观看的在内容上面(共有很多关键词)有很大关联性,就把后者推荐给你,这种方法可以避免Item的冷启动问题(冷启动:如果一个Item从没有被关注过,其他推荐算法则很少会去推荐,但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系,实现推荐),弊端在于推荐的Item可能会重复,典型的就是新闻推荐,如果你看了一则关于MH370的新闻,很可能推荐的新闻和你浏览过的,内容一致;另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐(比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征,则很难进行推荐,一种解决方式则是人工给这些Item打标签。 协同过滤算法,原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品,比如你的朋友喜欢电影哈利波特I,那么就会推荐给你,这是最简单的基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering),还有一种是基于Item的协同过滤算

目前主流的矩阵分解推荐算法主要是SVD的一些变种,比如FunkSVD,BiasSVD和SVD++。这些算法和传统SVD的最大区别是不再要求将矩阵分解为U

算法如上图,输入参数是用户和item的各种属性和特征,包括年龄、性别、地域、商品的类别、发布时间等等。经过推荐算法处理后,返回一个按照用户喜好度排序的item列表。 推