推荐系统

  • 摸象大数据CEO高鹏:大数据应用更重要的是实现人与人的匹配

    摸象大数据其实是一个基于大数据的超级消费推荐引擎系统,聚焦“剁手女”人群,通过大数据实现用户、商品、服务三者之间的最优链接。在摸象大数据CEO高鹏看来,大数据应用领域更重要的是实现人与人的匹配

    2016-05-11
    0
  • 从无到有,如何21天搭建一个推荐系统

    本文来自《大数据专场:阿里云数加平台》,阿里云技术专家郑重(卢梭)题为“21天搭建推荐系统”的重要演讲。

    2016-05-08
    0
  • 商品搜索引擎的推荐系统设计方案

    结合目前已存在的商品推荐设计(如淘宝、京东等),推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。

    2016-05-04
    0
  • 新闻推荐,追逐卡戴珊的“屁股”

    前一阵子,有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰:与卡戴珊的屁股竞争”,讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情,里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受,似曾相识。那么今天,我们不谈具体的公司具体的案例,而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不相符合怎么办”这个事情该怎么办。 记者和编辑的抱怨 你是一个…

    2016-05-01
    0
  • 论推荐系统的Exploitation和Exploration

    一个推荐系统,如果片面优化用户的喜好,很可能导致千篇一律的推荐结果。文中曾经用了一节来讨论为什么使用Exploitation & Exploration (E & E)结果可能依然不能“免俗”。其实,E & E是推荐系统里很有意思,但也非常有争议的一个算法。一方面,大家都基本明白这类算法的目的,每年有很多相关论文发表。另一方面,这是工…

    2016-05-01
    0
  • 矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战

    摘要:本文以NMF和经典SVD为例,讲一讲矩阵分解在推荐系统中的应用。 数据 itemuser Ben Tom John Fred item 1 5 5 0 5 item 2 5 0 3 4 item 3 3 4 0 3 item 4 0 0 5 3 item 5 5 4 4 5 item 6 5 4 5 5 useritem item 1 item 2 i…

    2016-04-23
    0
  • 搭建电商平台的标签系统?看这就够了

    摘要:如何建立电商平台的标签系统? 期待该问题的优质回答,给所有需要设计标签系统的童鞋一个很好的指引,简要说明一下要做的事情: 1.电商系统的标签,可以支持前台分类的搜索(或者叫查询?) 2.电商系统的标签,可以支持某个关键词搜索出的产品的筛选 3.电商系统的标签,可以支持给商品、用户、供应商、产品、评价等多个维度大标签。 ▍陆志亚 上海商米科技 产品经理 …

    2016-04-12
    0
  • 银行推荐系统在生活中的应用案例解析

    介绍 日常生活中,推荐工作都是怎样开展的呢推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐,你会怎样做呢首先,我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次,我们做的已经超出人类的能力范围了。因此,我们的目标就是建立智能软件,让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时,我们的潜意识里已经接触到了一…

    2016-04-12
    0
  • 个性化推荐到底是不是个伪命题?

    最近,有一位网友在微博上说,推荐是不是个伪命题连续几天试用了据说很好的某头条,某资讯以及某快报,感觉逃脱不了看什么就是什么的套路。也有人说,这是Exploitation & Exploration出了问题,没有很好得Exploration导致的结果。那么,个性化推荐到底是不是伪命题呢为什么很多推荐系统过了一段时间以后就老是推荐类似的东西呢本篇文章就要…

    2016-04-12
    0
  • 解密深度学习在智能推荐系统的实践与应用

    摘要:与传统的浅层机器学习相比,深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的…

    2016-04-10
    0
  • 基于内容和用户画像的个性化推荐

    基于内容和用户画像的个性化推荐,有两个实体:内容和用户。需要有一个联系这两者的东西,即为标签。内容转换为标签即为内容特征化,用户则称为用户特征化。因此,对于此种推荐,主要分为以下几个关键部分: 标签库 内容特征化 用户特征化 隐语义推荐 综合上面讲述的各个部分即可实现一个基于内容和用户画像的个性化推荐系统。如下图所示: 标签库 标签是联系用户与物品、内容以及…

    2016-04-07
    0
  • 新浪微博算法技术总监姜贵彬:大数据驱动下的微博社会化推荐

    摘要:不同于搜索,“推荐”通常不是独立的互联网产品,而是互联网产品的核心组件,为该产品的核心目标服务,比如电商网站的推荐是为了达成更多商品交易。微博推荐同样如此,其存在价值就是通过梳理和优化用户关系网络、打通内容传播链条、引爆信息定向传播,从而实现加速高价值用户关系构建、优质内容传播和商业化营收等微博核心目标。 明确了推荐的角色和定位后,设计一个合适的推荐系…

    2016-04-03
    0
  • 推荐系统算法初探

    0. 序言 最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于算法大神们来说是这样的: 而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的: 在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法,作为初探总结,也希望能抛砖引玉,给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。 1、什么是推荐系统? 推荐系统是啥? 如果你是…

    2016-03-31
    0
  • 协同过滤推荐算法的原理及实现

    协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类,分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering),和基于物品的协同过滤算法(item-based col…

    2016-03-23
    0
  • 一位算法师工程师的Spark机器学习笔记:构建一个简单的推荐系统

    摘要:本文是一位算法师工程师的Spark机器学习笔记,教你构建一个简单的推荐系统。 推荐引擎应用场景: 用户有海量选择:随着场景内item越来越多,用户越来越难以选择到合适的产品 个性化场景:在选择产品时,会借鉴那些与推荐用户相似地群体,利用群体智慧对用户进行推荐”千人千面” 在本篇博客中,会涉及到以下几个部分: 介绍不同类型的推荐引擎 使用用户偏好模型来构…

    2016-03-13
    0
关注我们
关注我们
分享本页
返回顶部