摘要：
什么样是人性化的服务？ 想听一首歌，不必想好其歌名，到搜索引擎里去搜索、下载；而是输入现在的心情，比如“激昂”，播放器就自动播放出《男儿当自强》这样的歌曲，而 且一首接着一首。 想去旅游，不必苦思要去什么具体的城市，而是输入大概想法，比如“浪漫的周末度假”，就能马上看到十个建议：包括一家临海宾馆的情侣房、烛光晚 餐、一套在周五晚起飞周日晚返归的机票。 要完成这些人性化服务靠搜索引擎是不行的，得靠数据挖掘。现在，数据挖掘的各种应用离为我们提供上面这些真实服务已经越来越近了。 数据挖掘(Data Mining)与我们所熟悉的信息检索(Information Retrieval)的不同之处在... 阅读全文
posted @ 2013-01-09 18:43
daly2008
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摘要：
1、http://lenskit.grouplens.org/2、http://easyrec.org/3、http://savannah.nongnu.org/4、http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/software5、http://mahout.apache.org/6、http://www.ismll.uni-hildesheim.de/mymedialite/7、用php实现的slopeone算法，http://code.google.com/p/openslopeone/8、用php实现的推荐器，http://sourceforge.net/projec 阅读全文
posted @ 2013-01-09 17:52
daly2008
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摘要：
现在做的一个项目中需要用到推荐算法, 在网上查了一下.Beyond Search介绍了一个协同过滤算法(Collaborative Filtering): Slope One;和其它类似算法相比, 它的最大优点在于算法很简单, 易于实现, 执行效率高, 同时推荐的准确性相对很高;基本概念Slope One的基本概念很简单, 例子1, 用户X, Y和A都对Item1打了分. 同时用户X,Y还对Item2打了分, 用户A对Item2可能会打多少分呢?UserRating to Item 1Rating to Item 2X53Y43A4?根据SlopeOne算法, 应该是:4 - ((5-3) + 阅读全文
posted @ 2013-01-09 11:29
daly2008
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摘要：
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用，根据以往用户的购买行为，推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品，国内做的不错的当当网,有时候买书，它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来，也算是技术极大的促进了销售。一般的协同过滤算法，首先是收集用户对事物（产品）的评分情况，一种直接对某本书，或者某个歌曲打分，另种是隐性的打分，比如商务系统中，购买了表示打2分，浏览了打1分，其他的0分。我比较看好隐性打分，因为直接打分需要用户的参与程度比较高，很多网站都在内容页中留一个打分的按钮，从1～5选一个，我可能喜欢这篇文章，可我哪里知道我喜欢的程度是几分啊，还要我去思考，而网站设计中一条很重要的原则是:Do not l 阅读全文
posted @ 2013-01-09 11:27
daly2008
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摘要：
侧栏式代码：使用说明：复制并粘贴下面的JS代码,放到您的网页，可以在<body>和</body>的之间网页的任意位置放置。如果您的网站使用的模板，您也可以复制代码到您的模板，友荐推荐工具将在所有网页自动出现。<!-- UJian Button BEGIN --><script type="text/javascript" src="http://v1.ujian.cc/code/ujian.js?type=slide"></script><!-- UJian Button END --&g 阅读全文
posted @ 2013-01-09 09:53
daly2008
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