对于在线商店,主要关心两方面:1. 提升转化率(将不消费的用户转变为消费用户):2. 提升消费额(已经花钱的人,花更多的强). 对比了6种方法:1. 协同过滤:2. slope one:3. 基于内容的推荐:4. 混合推荐:5. top rating(按照评分排序):6. 按照销量排序.…

基于内容的推荐的基本推荐思路是:用户喜欢幻想小说,这本书是幻想小说,则用户有可能喜欢这本小说 两方面要求:(1)知道用户的喜好:(2)知道物品的属性 基于内容的推荐相比协同过滤方法(个人观点):协同过滤用到了大量用户的群体行为特征,两个特点,(1)要大量用户,(2)除了用户的行为之外,不需要其他信息:基于内容的推荐,需要用户和物品的额外信息,如:用户喜好.物品属性等等,但是不需要存储.处理大量的用户数据. 基于内容的推荐和基于知识的推荐没有明确界限,两者区别:前者更侧重于提取物品属性,后者更侧重…

[论文标题]Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems(2009,Published by the IEEE Computer Society) [论文作者]Yehuda Koren(Yahoo Research) , Robert Bell and Chris Volinsky( AT&T Labs—Research) [论文链接]Paper(8-pages // Double column) [Info] 此篇论文的作者是n…

原文链接:推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型 近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分…

[论文标题]A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies  (Artificial Intelligence Review,201906) [论文作者]Zeynep Batmaz 1 · Ali Yurekli 1 · Alper Bilge 1 · Cihan Kaleli 1 [论文链接]Paper(37-pages // Single column) ==================…

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终…

以前读了Yehuda Koren和Ma Hao的论文,感觉非常不错,这里分享一下.如果想着具体了解他们近期发的论文,可以去DBLP去看看. Yehuda Koren也是Netflix Prize的冠军队成员,是推荐系统领域的大神级人物. 1.<Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems> 2.<Factorization Meets the Neighborhood:a Multifaceted Collaborativ…

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一组优良的特征.通过推荐系统(recommender systems),将领略一小部分特征学习的思想. 假使有 5 部电影,3部爱情片.2部动作片.  4 个用户为其中的部分电影打了分.现在希望构建一个算法,预测每个人可能给没看过的电影打多少分,以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:nu     …

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数…

推荐系统(Recommender Systems) 问题阐述(Problem Formulation) 将 推荐系统 纳入这门课程来讲有以下两个原因: 第一.仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用.在过去几年,我偶尔访问硅谷不同的技术公司,我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天,我常问他们,最重要的机器学习的应用是什么,或者,你最想改进的机器学习应用有哪些.我最常听到的答案是推荐系统.现在,在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统.因此,如果你考虑网站像Amazon,或Netflix或Eba…