个性化推荐

摘要：这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的 “双 11 大促” 和 “6·18 狂欢节” 之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在…

做推荐系统应该来说也有段时间了，而运营过程中通过推荐智能貌似已经成了烂大街的套路，给你发条短信、推个push、打个小红点、发了广告banner，而作为用户现在也有些变化的麻木了，今天还和郭太讨论了这个事情，本来是找算法团队一起讨论如下做线下O2O场景的问题，聊了聊具体的需要哪些数据，怎么将这其中的数据串联起来，还原当时的用户场景。 数据质量上首先就遭到算法同…

我对数据挖掘和机器学习是新手，从去年7月份在Amazon才开始接触，而且还是因为工作需要被动接触的，以前都没有接触过，做的是需求预测机器学习相关的。后来，到了淘宝后，自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作，有一些浅薄的心得。下面这篇文章主要是我做为一个新人仅从事数据方面技术不到10个月的一些心得，也许对你有用，也许很傻，不管怎么样，欢迎指…

前几年，外界关于大数据的讨论沸沸扬扬。不过在陈运文（以下简称陈）看来，这些讨论雷声大雨点小，落实到应用层面的并不多。 那个时候，陈还是盛大创新院的成员，在院长陈大年的召集下，这里聚集了众多陈景仰的计算机人才，如潘爱民、陆坚博士等。在创新院里，负责数据挖掘的他还结识了许式伟、季昕华、黄伟等技术牛人。 进入2015年以后，有一段时间，生活安逸的陈觉得有些彷徨。与…

母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿裤和奶粉，而且随着宝宝的长大，纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化，一般有90%的…

摘要：如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟…

Netflix成立于1997年，最早是一家在线DVD租赁公司，以选片方便、免费递送著称。而今Netflix已积累了价值122亿美元的视频内容，供付费用户通过多种终端设备在线观看。 到2009年，Netflix订户达到1000万、可以提供多达10万部DVD电影。2011年，Netflix网络电影销量占据美国用户在线电影总销量的45%。2015年末，Netfli…

摘要：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发经验，结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系、分享自己的体会。 图1：搜索引擎和推荐系统是获取…

京东商品搜索引擎是搜索推荐部自主研发的商品搜索引擎，主要功能是为海量京东用户提供精准、快速的购物体验。虽然只有短短几年的时间，我们的搜索引擎已经经过了多次618店庆和双11的考验，目前已经能够与人们日常使用的如谷歌、百度等全文搜索引擎相比，我们的产品与其有相通之处，比如涵盖亿级别商品的海量数据、支持短时超高并发查询、又有自己的业务特点： 海量的数据，亿级别的…

摘要：在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推…

从95年首个门户雅虎出现到99年Google 诞生，再到04年Facebook诞生，从门户到搜索引擎再到社交网络，在社交网络基础上，又衍生了社会化推荐、个性化推荐。移动互联网时代，新一代信息平台是什么样这是一点资讯创始人郑朝晖一直在想的问题。 用户方便、高效地获取感兴趣的全网范围内的优质内容，这是互联网诞生以来一直存在的需求，为了满足这个需求，平台也在不断衍…

几乎每见一个创业者，我都会听到一次 “…，然后我们用大数据做用户精准画像 / 智能推荐 / 金融征信…”，其中有多少人举着大数据的旗、干着基础数理统计的事，大家心知肚明。 大数据背后的技术算法是核心，创业公司搭一个基础大数据的 “台子” 至少要请 4 个工程师，即使程序员的月薪降到 12k，也意味着每年至少 50 万元的成本。在创业初期，产品、商业模式都需要…

在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中，发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。

用过虾米、酷狗、QQ音乐、网易云音乐，个人感受网易云音乐在音乐推荐这块做的真心不错，特别是以“人”为角度的推荐，没有像虾米、酷狗推的那么乱。虾米还可以，但更多的是以歌搜歌的形式。刚注册了一个新的账号，避免有历史数据的干扰，听了一首周杰伦的《一路向北》和陈奕迅的《淘汰》，然后去个性化推荐里看到了蔡健雅的《红色高跟鞋》和曲婉婷的《承认》，给我的感觉还是比较惊喜，…

导读：考虑到产品演化的路径，信息服务类的大数据将会在2016年迎来“风口”，成为“资讯大数据元年”。 大数据已经成为了一个庞大的行业。 2015年8月19日，国务院《关于促进大数据发展的行动纲要》，希望“使开放的大数据成为促进创业创新的新动力”。 狭义来看，大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。更细分可以分…