随笔分类 - 推荐系统
摘要：58同城作为中国最大的分类信息网站，向用户提供找房子、找工作、二手车和黄页等多种生活信息。在这样的场景下，推荐系统能够帮助用户发现对自己有价值的信息，提升用户体验，本文将介绍58同城智能推荐系统的技术演进和实践。 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、
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摘要：本文来源：http://www.yeolar.com/note/2013/10/03/recommend-system/ 放假在家看项亮的《推荐系统实践》，觉得写得不错。因为我接触推荐系统的时间也不长，这本书正好适合入门。书里面的理论篇幅不多，比较偏重综述和实验分析，让人能有个感性的认识。如果想加强
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摘要：作者：刑无刀链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23847246来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一年一度的ACM Recsys会议在9月份已经胜利闭幕，留下一堆slides和tutorials等着我们去学习。 翻看今年的各种
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摘要：一、同为推荐，大不同！ 不知道同学们是否经常在天猫购物，但是相信大家一定听过音乐，看过电影，读过新闻和小说。大家在享受各种娱乐信息的时候，正在被网站的后台悄悄地记录着你的信息，分析着你的偏好，然后向你推荐越来越喜欢的内容。整个过程也许你并没有明显的感知，但是你会慢慢上瘾，喜欢上它，比如爱上虾米。这其
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摘要：针对内测用户反馈，由于前一天点击了几个动画，导致第二天推荐的动画屏占比较高，于是开始对此badcase进行分析。 首先分析了该用户的历史观看纪录，由于系统升级，日志缺陷问题，导致该用户10.15-11.3之间的日志没有收集到，但是这就出现了前面的假设不成立现象，由于没有收集到新的数据，对用户画像是不
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摘要：最近开始写ResysChina公众号之后，断断续续地又开始有朋友问我怎么看「推荐」这个事情，这个领域的发展前景怎么样之类的问题。在2011年初的时候，我写过一篇标题党嫌疑的blog「搜索已死，推荐上位」，现在回看此文，我很欣慰没有忽悠大家。 首先界定一下概念，这里的「推荐」，应该不单纯指的是大家所熟
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摘要：使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技...
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摘要：协同过滤是推荐算法中最基本的算法，主要分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。这篇文章主要介绍基于用户的协同过滤算法，简单来说，要给用户u作推荐，那么只要找出那些和u之前的行为类似的用户，即和u比较像的用户，把他们的行为推荐给用户u即可。所以基于用户的系统过滤算法包括两个步骤：1）找到和...
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摘要：基于物品的协同过滤算法（ItemCF）是业界应用最多的算法，主要思想是利用用户之前有过的行为，给用户推荐和之前物品类似的物品。基于物品的协同过滤算法主要分为两步：1）计算物品之间的相似度。2）根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。第一步的关键点在于计算物品之间的相似度，这里并不采用基于...
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