http://in.sdo.com/?p=11 原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以…

原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 翻译:大魁 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以及爱范儿上的: Netflix成功的…

原文链接:http://techblog.netflix.com/2012/06/netflix-recommendations-beyond-5-stars.htm 在 blog 的第一部分,我们详细介绍了 Netflix 个性化推荐系统的各个组成部分.我们也解释了自从我们宣布 Netflix Prize 后,Netflix 推荐系统是如何变化的.100 万美金的奖金让我们不论在算法创新,还是在品牌宣传和吸引人才加入方面都获得了丰厚的回报.不过,准确的预测电影评分仅只是我们推荐系统的一部分.在…

推荐系统很重要的原因:1>它是机器学习的一个重要应用2>对于机器学习来说,特征是非常重要的,对于一些问题,存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features,推荐系统就可以帮助我们做这样的事情. 推荐系统的问题描述 使用电影评分系统,用户用1-5分给电影进行评分(允许评分在0-5之间,为了让在数学上的结果更漂亮一些,大多数网站的评分是1-5). 有5部电影,4位用户,如Alice对这5部电影的评分依次为5,5,?,0,0(?表示Alice没有看过这部电影)... 一些符号:nu表示用户的数量…

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征 怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的…

前言 不知看过多少次极大似然估计与最大后验概率估计的区别,但还是傻傻分不清楚.或是当时道行太浅,或是当时积累不够. 这次重游机器学习之路,看到李航老师<统计学习方法>中第一章关于经验风险最小化与结构风险最小化时谈到了极大似然与最大后验的话题,第一反应是竟然在第一章就谈到了极大似然与最大后验,相信大部分初学者看到这两个词时还是怕怕的,毕竟没有太多理论基础.不过没关系,多积累,多搜集相关资料,相信这层疑惑的云雾会逐渐散去的. 这次结合西瓜书和网上大牛的资料,加上自己推荐系统的研究背景以及自己的思考…

作者:vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在,例如抖音.淘宝.京东App均能见到推荐系统的身影,其背后涉及许多的技术.本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法,从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理,通俗易懂,希望能够给大家带来一些启发.笔者认为要彻底搞懂一篇论文,最好的方式就是动手复现它,复现的过程你会遇到各种各样的疑惑.理论细节. 一. 背景 1.1 引言 在信息爆炸的二十一世纪,人们很容易淹没在知识的海洋中,在该场景下搜索引擎可…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难.特别是对于个性化推荐问题,数据采样通常不是一种选择,需要对分布式算法设计进行创新,以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集. 协同过滤(CF)是其中一个重要的应用领域.CF是一种推荐系统技术,能够帮助人们发现感兴趣的东西.在Facebook,这些东西包括页面.兴趣组.事件.游戏等等.CF的核心思想是,最好的推荐来自品味相似的人.换句话说,它通过使用相似的人对历史物品的评分来预测某人会如何评价一件物品. 1. CF and Fa…

SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导     出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43083603 前面文章SVD原理及推导已经把SVD的过程讲的很清楚了,本文介绍如何将SVD应用于推荐系统中的评分预测问题.其实也就是复现Koren在NetFlix大赛中的使用到的SVD算法以及其扩展出的RSVD.SVD++. 记得刚接触SVD是在大二,那会儿跟师兄在做项目的时候就用到这个东西,然后到大三下学期刚好百度举办了一个电影推荐…