推荐算法

文章描述:互联网无处不在的"推荐算法". 数据显示,三分之一的用户会根据电子商务网站的推荐买东西,这是任何广告都不可能做到的成绩.媒体上播放的大众化广告对消费者的影响已经越来越低,于是有人做出预见--个性化推荐技术将成为广告的终极形式.     很多年前,看过一部电影叫作<谁知女人心>,好莱坞大牌梅尔·吉布森饰演的男主角是一个典型的大男子主义者.一次浴室触电的意外突然让这个大男人获得了神奇的本领--"读心术",可以轻而易举地洞悉身边女人们的心事,听到她们

选自<不一样的技术创新--阿里巴巴2016双11背后的技术>,全书目录:https://yq.aliyun.com/articles/68637 本文作者:灵培.霹雳.哲予 1. 搜索算法研究与实践 1.1 背景 淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应,而淘宝的用户不仅数量巨大,其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性.因此,要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序,并以此带动搜索引导的成交提升,是一个极具挑战性的问题.传统的Learning to Rank(LTR)方法主要是

如何破解YouTube视频推荐算法?     如果你是某个发行渠道(比如电影.戏剧.电视节目.网络视频)的内容工作者,那么内容的成败就取决于发行机制的运转逻辑.比如说,你制作了一档电视节目,你很想它能火起来,那么你就得知道该在哪里切入广告,怎么宣传节目,上哪个频道播放,所选的频道能被多少家庭收看,等等,诸如此类. 如果你的发行渠道是YouTube,那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的(同理可推国内).然而,全天下所有由算法来运营的平台,要搞清楚这一点那不是一般的困难. YouT

问题描述 新闻推荐系统中的推荐算法 如何有一个算法是从大数据的新闻列表中通过内容找到自己想要的新闻呢?基于Hadoop的可以.求大神们给一些思路.不要关系型数据库的. 解决方案 [推荐系统算法]推荐引擎算法学习导论 解决方案二: google 协同过滤算法google 新闻推荐 解决方案三: 协同过滤算法http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2664366.html 解决方案四: 一般做新闻推荐有三种推荐策略:第一是热门推荐,可以设置一个时间

      在推荐系统众多方法中,基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单.该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤.一直到2000年,该算法都是推荐系统领域最著名的算法.       本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理,最后基于该算法实现园友的推荐,即根据你关注的人,为你推荐博客园中其他你有可能感兴趣的人. 基本思想       俗话说"物以类聚.人以群分",拿看电影这个例子来说,如果你喜欢<蝙蝠侠&

问题描述 各位大神,可用于推荐算法功能的图模型都有哪些? 二部图是不是图模型的一种?提前谢谢各位前辈的指导!比如微博中好友推荐,或者淘宝的产品推荐

如果你是某个发行渠道(比如电影.戏剧.电视节目.网络视频)的内容工作者,那么内容的成败就取决于发行机制的运转逻辑.比如说,你制作了一档电视节目,你很想它能火起来,那么你就得知道该在哪里切入广告,怎么宣传节目,上哪个频道播放,所选的频道能被多少家庭收看,等等,诸如此类. 如果你的发行渠道是YouTube,那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的.然而,全天下所有由算法来运营的平台,要搞清楚这一点那不是一般的困难. YouTube没有把他们算法用到的变量公之于众.要搞清楚其算法的运转原

问题描述 关联规则实现推荐算法 基于关联规则怎样用C++实现推荐算法 1.读取关联规则,将规则存储到一个链表中: 2.读取评分数据,建立评分矩阵和用户喜好事务,其中用户喜好事务存储在一个一维的字符串数组中: 3.将规则链表表中各规则与每个用户喜好事务(一维数组)进行匹配,将找到满足规则前件(即A→B中的A)的匹配用户,且此用户在评分矩阵中对规则后件(即A→B中的B)所标识的项的评分为0,则向用户推荐B. 最好有代码 解决方案 http://www.cnblogs.com/zhangchaoyan

在介绍微博推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法.有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题.具有怎样的价值?效果如何衡量? 推荐系统诞生很早,但真正被大家所重视,缘起于以"facebook"为代表的社会化网络的兴起和以"淘宝"为代表的电商的繁荣,"选择"的时代已经来临,信息和物品的极大丰富,让用户如浩瀚宇宙中的小点,无所适从.推荐系统迎来爆发的机会,变得离用户更近: 快速更新的信息,使用户需要借助群体的智慧,了解当前热点.信息

在介绍微博推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法.有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题.具有怎样的价值?效果如何衡量? 推荐系统诞生很早,但真正被大家所重视,缘起于以"facebook"为代表的社会化网络的兴起和以"淘宝"为代表的电商的繁荣,"选择"的时代已经来临,信息和物品的极大丰富,让用户如浩瀚宇宙中的小点,无所适从.推荐系统迎来爆发的机会,变得离用户更近: 快速更新的信息,使用户需要借助群体的智慧,了解当前热点. 信