随笔分类 - 推荐系统
继搜索引擎之后的第三代网络革命,推荐引擎,实现主动的向用户推送服务。比如社交网络中的好友推荐,电子商务网站中的电影,音乐,图书推荐。
摘要:看一篇论文中遇到了这个技术,感觉很新奇,查了查资料感觉还是挺新颖的。算是一个想到的机制却没想到这么快就已经实现了。重点: Mashup是一种令人兴奋的交互式Web应用程序,它利用了从外部数据源检索到的内容来创建全新的创新服务。第一个关键词是“交互式”。实际生活中的Mashup应该是面向广大普通使用...
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摘要:问题其实不是最终目的,罗列问题主要是为了找到一些研究的具体方向。作为我自己,就是希望能明确一下接下来深入学习的切入点。推荐系统发展到现在已经得到了广泛的应用,但还存在一些问题。 热点核心问题就是数据稀疏性。很容易理解,比如线上有成千上万部电影,但我们看过的为数不多,评过分的就更少了。在所有用户集上来看,这个问题就严重了。一般用户-项目矩阵稀疏度都会在99%以上。这对于所有的推荐算法的计算来说,都会产生很大的影响,降低了推荐的准确度。这个问题就解决来说,常用的方法是填充矩阵。 第二,冷启动问题。它可以说是数据稀疏性的一个极端。也就是完全没有数据。但这在实际系统中是经常会出现的,比如新物品...
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