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美团推荐算法实践：机器学习重排序模型成亮点【转】[日期：2015-05-15]来源：美团 作者：[字体：大中小] 编者按：在用户意图明确时，我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题，但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。此时，借助推荐系统通过用户行为的分析理解其... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 15:06
日月心诚
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探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 14:55
日月心诚
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摘要：
探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单，数据依赖性低，... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 14:54
日月心诚
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推荐实例扩展【转】7.1、阅读推荐先来看一段文字（摘自36kr）：”北京十分科技也非常看好阅读推荐类的应用，他们花了非常大的精力（一年60人团队），才在今天推出了iPhone 版“酷云阅读”。为什么要投入这么多人去做这个阅读应用？CEO 李鹏告诉我，这个团队超过一半的人都在做后台相关的东西，包括语义... 阅读全文
posted @ 2015-05-19 14:15
日月心诚
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