characteristic：

1、Tracking user

2、personliza

3、面对的问题类似于分形学+混沌学（以有观无+窥一管而知全貌）

4、Data：high-volume、sparse

方法：

（1）传统方法

MF：matrix factorization

RBM：Restricted Boltzman Machine

（2）现有方法

Hybird System/content-boosted system

Matrix completion

Ensemble methods

Deep neural network

主讲人选用的是MF

技术路线

（1）核函数

（2）SVD

Trick：

（1）拆分Loss+不同权重

（2）Attention与推荐系统的相似之处是相关性空间的搜索，本质是找个性与共性

（3）统计学习方法，依然利用了图论（computional graph）

A smooth collaborative recommender system 推荐系统-浅显了解的更多相关文章

  1. User-Based Collaborative Recommender System

    Collaborative Recommender System基于User给Item的打分表,认为相似度很高的用户,会对同一个item给出相似的分数,找出K个相似度最高的用户,集合他们的打分,来推算 ...

  2. Item-Based Collaborative Recommender System

    与User-Based Collaborative Recommender System认为‘类似的用户会对同一个item给出类似的打分’不同,Item-Based Collaborative Rec ...

  3. 推荐系统(Recommender System)

    推荐系统(Recommender System) 案例 为用户推荐电影 数据展示 Bob Tom Alice Jack 动作成分 浪漫成分 Movie1 5 ? 0 3 ? ? Movie2 ? 0 ...

  4. 【RS】Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives - 基于深度学习的推荐系统：调查与新视角

    [论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys  ...

  5. [Recommendation System] 推荐系统之协同过滤（CF）算法详解和实现

    1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web ...

  6. 论文笔记: Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives

    (聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平 ...

  7. A cost-effective recommender system for taxi drivers

    一个针对出租车司机有效花费的推荐系统 摘要 GPS技术和新形式的城市地理学改变了手机服务的形式.比如说,丰富的出租车GPS轨迹使得出做租车领域有新方法.事实上,最近很多工作是在使用出租车GPS轨迹数据 ...

  8. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 16—Recommender Systems 推荐系统

    Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到 ...

  9. Coursera, Machine Learning, Anomoly Detection & Recommender system

      Algorithm:     When to select Anonaly detection or Supervised learning? 总的来说guideline是如果positive e ...

随机推荐

  1. LINUX查看内存使用情况 free

    # free 显示结果如下: Mem:表示物理内存统计 total 内存总数 8057964KB used 已使用的内存 7852484KB free 空闲的内存数 205480KB shared 当 ...

  2. ubuntu 16.04中文输入法安装

    转自: http://blog.csdn.net/u011795345/article/details/53041707 最近刚给笔记本装了Ubuntu+win10双系统,但是ubuntu16.04没 ...

  3. Elastic-Job开发指南(转)

    原文地址:http://dangdangdotcom.github.io/elastic-job/post/1.x/user_guide/ 开发指南 代码开发 作业类型 目前提供3种作业类型,分别是S ...

  4. Maven 配置问题 - could not find resource mybatis-config.xml

    需要在pom中加入以下代码 <build> <resources> <resource> <directory>src/main/resources&l ...

  5. AfxMessageBox与MessageBox用法与区别

    https://blog.csdn.net/holybin/article/details/28403109 MessageBox()是标准的Win32 API函数,可以直接使用: AfxMessag ...

  6. 中介者模式（Mediator）---行为型

    1 基础知识 定义:用一个中介对象来封装一系列的对象交互.中介者使得各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互. 本质:封装交互 使用场景:(1)如果一组对象之间的 ...

  7. 「BZOJ 4565」「HAOI 2016」字符合并「区间状压DP」

    题意 给一个长度为\(n(\leq 300)\)的\(01\)串,每次可以把\(k(\leq 8)\)个相邻字符合并,得到新字符和一定分数,最大化最后的得分 题解 考虑设计dp:\(dp[S][i][ ...

  8. Postman使用tv4进行JSON Schema结构验证和断言

    JSON Scheme简介 对于JSON格式的请求数据或者响应数据,在不同的数据和场景下往往会有一部分动态的值及字段.此时我们可以使用JSON Scheme Validator(JSON结构验证)来验 ...

  9. 理清gcc、libc、libstdc++的关系

    当你在linux下写C/C++代码的时候,是不是会遇到许多编译链接的问题? 时不时报个glibc,gcc,g++等相关的错误? 很多时候都无从下手,而且比较混乱. 这也是编译链接过程中经常出现的问题. ...

  10. c 判断是否为非控制字符

    #include <stdio.h> #include <wctype.h> int main () { ; wchar_t str[] = L"first line ...