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,对用户画像是不可能体现出前天的动画,动漫以及迪斯尼这些具有偏重的画像词. 首先对问题进行了分析,问题可能出现在时间间隔上,因为我们引用了时间间隔作为用户对某一电影的喜好偏爱权重的计算,导致这个问题可能有两方面原因:…

Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称.由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出. [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式.该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效,而且其精确度与其它复杂费时的算法相比也不相上下. [2]. 该系列算法也被用来改进其它算法.[3][4]. 目录   [隐藏] 1 协同过滤简介及其主要优缺点2 Item-based协同过滤 和 过适3 电子商务…

个性化推荐系统.搜索引擎.广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏.这时就需要ABTest来确定,最近想的办法.优化的算法.优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的. ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后能够方便看效果变化,以及不同ab分支算法对比到底是a算法好.还是b算法好.还是c算法好.再有就是白名单配置上线新算法时,实现新算法上线测试,验证程序是否正确. 根据ABtest需求,系统有三个大的系统构成.一个系统是ABTest配置管…

论文:个性化推荐系统的研究进展 发表时间:2009 发表作者:刘建国,周涛,汪秉宏 论文链接:论文链接 本文发表在2009,对经典个性化推荐算法做了基本的介绍,是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤. 事实上, 它是目前解决信息过载问题最有效的工具 .文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统 , 混合推荐…

http://www.janscon.com/multiarray/rs_used_svd.html [声明]本文主要参考自论文<A SINGULAR VALUE DECOMPOSITION APPROACH FOR. RECOMMENDATION SYSTEMS> 1.简介 该文章中提出两个创新点,首先先将User与Item分类,然后根据分类将矩阵分成相应的“子矩阵”,对这些矩阵进行相应的SVD不仅会提高准确率还会降低计算复杂度:另外一个创新点是在于使用<User,Item,tags&…

SVD在餐馆菜肴推荐系统中的应用 摘要:餐馆可以分为很多类别,比如中式.美式.日式等等.但是这些类别不一定够用,有的人喜欢混合类别.对用户对菜肴的点评数据进行分析,可以提取出区分菜品的真正因素,利用这些因素我们可以估计人们对没去过的餐厅的看法.提取这些信息的方法就是SVD(Singular Value Decomposition).本文首先介绍SVD的数学原理,然后简单介绍推荐系统的相关原理,最后通过python编程实现简单的基于协同过滤的菜肴推荐系统. 关键词:SVD:推荐系统:python:…

如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统,就是冷启动问题. 冷启动问题主要分为三类: (1) 用户冷启动:如何给新用户做个性化推荐的问题,新用户刚使用网站的时候,系统并没有他的行为数据: (2) 物品冷启动:解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户: (3) 系统冷启动:如何在新开发网站设计个性化推荐系统,此时网站上用户很少,用户行为也少,只有一些商品的信息. 协同过滤推荐基于这样的假设:为用户找到他真正感兴趣的内容的方法是,首先找与他兴趣…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/71951411 RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用 0. 导语 本论文题为<Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System>,作者 Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin,已被 KDD 19 接收,原文见附录. Look-alike 是广告领域经典的推荐算法,拥有定向能力强.用…

文章主要介绍的是koren 08年发的论文[1],  2.3部分内容(其余部分会陆续补充上来).koren论文中用到netflix 数据集, 过于大, 在普通的pc机上运行时间很长很长.考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主,所以采用Movielens 数据集. 变量介绍 部分变量介绍可以参看<基于baseline和stochastic gradient descent的个性化推荐系统> 文章中,将介绍两种方法实现的简易个性化推荐系统,用RMSE评价标准,对比这两个方法的实验结果. (1)…

from: http://blog.csdn.net/thl789/article/details/7887968 本文从开发AppWidgetProvider角度出发,看一个AppWidgetPrvodier在整个AppWidget体系中所扮演的角色.分析了AppWidgetProvider如何被AppWidget系统所识别:AppWidgetProvider何时/如何通过RemoteViews提供并更新数据:如何响应通过RemoteViews提供的PendingIntent的按钮点击操作.…