文章介绍了一个基于用户行为数据的推荐系统的实现步骤和方法.系统的核心是专家系统,它会根据一定的策略计算所有物品的相关度,并且将相关度最高的物品序列推送给用户.计算相关度的策略分为两部分,第一部分是针对用户首次访问网站的时候,可利用的体现用户个性特点的数据不多(即冷启动),于是根据各个物品的销量,访问量等特征将较热门的物品推荐给用户:第二部分则是针对更一般的情况,当用户在网站上留下一定的行为数据之后,专家系统则会结合用户偏爱的物品种类,用户购买的物品的价格区间和物品的重要程度这些特点调整推荐列表.…

文章简介:利用社交网站Flickr上照片的geotag信息将这些照片聚类发现城市里的旅游景点,通过各照片的拍照时间得到用户访问某景点时的时间上下文和天气上下文(利用时间和public API of Wunderground),将访问景点的上下文进行排序得到popular的上下文作为景点的上下文.在给用户作推荐时,首先得到用户当前的上下文或者要访问景点的上下文,利用上下文匹配出一些景点,然后在这些景点里头根据user-based collaborative filtering方法进行推荐,user…

用记事本编辑*.EXE.config,在“<system.net>”节点加入<defaultProxy> <proxy usesystemdefault="False" /> </defaultProxy> 完整的: <?xml version="1.0"?> <configuration> <system.net> <settings> <httpWebReque…

Dear Prof.Choi: My research interest is mainly the application and optimization of big data and artificial intelligence technology in recommendation system. Recommendation system is a subclass of information filtering system, which presents items tha…

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 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/14231153 目前互联网上所能找到的知名开源推荐系统(open source project for recommendation system),并附上了个人的一些简单点评(未必全面准确), 这方面的中文资料很少见,希望对国内的朋友了解掌握推荐系统有帮助------陈运文    SVDFeature 由上海交大的同学开发的,C++语言,代码质量很高 .去年我们参加KDD竞赛时用过,非常好用…

Developing web parts https://docs.kentico.com/k10/custom-development/developing-web-parts Web parts are page components that provide a combination of content and functionality. They are the basic building blocks of portal engine page templates — you…

Home | eMine: Web Page Transcoding Based on Eye Tracking Project Page The World Wide Web (web) has moved from the Desktop and now is ubiquitous. It can be accessed by a small device while the user is mobile or it can be accessed in audio if the user…

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上…

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…