前言 随着电子商务的发展,网络购物成为一种趋势,当你打开某个购物网站比如淘宝.京东的时候,会看到很多给你推荐的产品,你是否觉得这些推荐的产品都是你似曾相识或者正好需要的呢.这个就是现在电子商务里面的推荐系统,向客户提供商品建议和信息,模拟销售人员完成导购的过程. 介绍 推荐系统简介 什么是推荐系统呢?维基百科这样解释道:推荐系统属于资讯过滤的一种应用.推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 推荐系统首先收集用户的历史行为数据,然后

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推

OLAP(联机分析处理)是数据仓库的主要应用之一,通过设计维度.度量,我们可以构建星型模型或雪花模型,生成数据多维立方体Cube,基于Cube可以做钻取.切片.旋转等多维分析操作.早在十年前,SQL Server.Oracle 等数据库软件就有OLAP产品,为用户提供关系数据库.多维数据集.可视化报表的整套商业智能方案. (本科毕业设计就是做OLAP分析,对相关理论和实践有兴趣的可以参阅我的论文,链接:https://share.weiyun.com/d6b7a9b521927d93c004ef

知乎:如何学习推荐系统? 知乎:协同过滤和基于内容的推荐有什么区别? 案例:推荐系统实战?  数据准备:实现推荐栏位:重构接口:后续优化. 简书:实现实时推荐系统的三种方式?基于聚类和协同过滤:基于Spark:基于Storm:基于Kiji框架. 精品博客,事无巨细:推荐系统:协同过滤collaborative filtering   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

Part1.乐视网视频推荐系统 推荐系统:和传统的推荐系统架构无异(基础建模+规则) 数据模块特点:用户反馈服务数据->kv 缓存->log存储 行为日志->解析/聚合->session log->cf/用户模型 系统推荐流程: 召回:聚类算法:tensorflow(topN):分类,top个性化标签(微软lda):cf/als:人工干预 排序:时效+相似度+gbdt/ LR 过滤 策略调整:分类多样性 调优-提升较明显的组合: 1.分类+标签倒排排序 2.itemcf+al

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息

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

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报

本篇先以日历形式回顾秋招之路,方便各位参考某厂的处理进度:然后是总结归纳春秋招Java面试题库:最后做个总结还有展望,开始新的征程~ 面试经历京东面试真题面试经验分享1.面试经历 2018年的冬季特别的冷,无疑是程序员的寒冬,我也是年底裁员大潮裁下来的一名,(整个业务线都裁了 难受中~)但临近年底了失业回家也不太好所以有投了几份简历,其中投京东的一份,京东Java岗要求. 岗位描述:1.参与京东金融保险核心业务系统底层架构设计及重构工作:2.持续优化高并发场景下系统性能:3.与保险公司接口对接及

2017年,机器学习.大数据.人工智能等词汇成为软件研发行业的主流,大前端.DevOps.区块链等技术方式成为热点方向:2017年,智能硬件开始成为新的焦点,这一年更被称为智能音箱井喷的一年:2017年,互联网更快速地发展,要求一切都变得更快,工程效率.交付速度.创新速度.还有软件重构.云平台搭建.多活改造.数据变现.大数据转型…… 11月9-12日,北京国家会议中心,第六届TOP100全球软件案例研究峰会.4天时间,洞察100位技术带头人所思所想的案例实践. 2017年TOP100summit

从万维网到物联网,从信息传播到人工智能,20年间软件研发行业趋势发生了翻天覆地的变化.大数据.云计算.AI等新兴领域逐渐改变我们的生活方式,Devops.容器.深度学习.敏捷等技术方式和工作理念对软件研发从业者提出更高要求. 由麦思博(msup)有限公司主办的第六届全球软件案例研究峰会(以下简称TOP100summit)将于2017年11月9-12日在北京国家会议中心举行. 本届峰会将以“人工智能时代的研发战略演进”作为主方向,由15位垂直领域的业界专家担任联席主席,负责专题案例的评审,最终甄选

用SparkSQL构建用户画像 二.  前言 大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要. 利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度. 三.  初识用户画像 右边是一个人的基本属性,通过一个人的基本属性我们可以了解到这个人的基本信息,左边上图是通过消费购物信息来描述一个人特征,左边下图是通过交际圈信息来描述一个人特征,通过不同的维度,去描述一个人,认识一个人,了解一个人.这就是我们今天所要

Evernote Export 比赛题目介绍 TalkingData是中国最大的第三方移动数据平台,移动设备用户日常的选择和行为用户画像.目前,TalkingData正在寻求每天在中国活跃的5亿移动设备70%以上的行为数据,帮助客户更好的了解与其用户互动. TalkingData提供了大约20万用户的数据(全部真实且经过脱敏处理),按照年龄和性别分成12个组,比如男性22到25岁,女性30到35岁,同时提供了用户行为属性,比如在什么样的时间点出现什么样的地理位置等等,选手通过这些信息去推测用户是

上次,2013年10月8日 ,分享了一篇颇具"正能量"的文章CSDN博客给我带来的一些诱惑和选择机会,获得了很好的正面效果. 10月份,又发生了很多有趣.有意义的事情. 其中,有一个HR邀请我去该公司效力,有一个猎头向我咨询一些高端问题. 1.武汉某公司HR,通过我在CSDN给出的"加好友"链接,联系我,希望我过去工作. 北京某公司-武汉分公司的HR读了我写的我对职业规划和未来发展的一些思考这篇文章,认为我的这些技术方向,都是该公司需要的. 希望我到该公司的武汉分公

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]如果你对智能推荐感兴趣,欢迎先浏览我的另一篇随笔:智能推荐算法演变及学习笔记 [最后再说一下]本文只对智能推荐算法中的CTR预估模型演变进行具体介绍! 一.传统CTR预估模型演变 1. LR 即逻辑回归.LR模型先求得各特征的加权和,再添加sigmoid函数. 使用各特征的加权和,是为了考虑不同特征的重要程度 使用sigmoid函数,是为了将值映射到 [0, 1

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

MongoDB的3.x版本Java驱动相对2.x做了全新的设计,类库和使用方法上有很大区别.例如用Document替换BasicDBObject.通过Builders类构建Bson替代直接输入$命令等,本文整理了基于3.2版本的常用增删改查操作的使用方法.为了避免冗长的篇幅,分为增删改.查询.聚合.地理索引等几部分. 先看用于演示的类的基本代码 import static com.mongodb.client.model.Filters.*; import static com.mongodb.

一.背景 当前自己开发的 Android 项目是一个智能推荐系统,用到 drools 规则引擎,于我来说是一个新知识点,以前都没听说过的东东,不过用起来也不算太难,经过一段时间学习,基本掌握.关于 drools 规则引擎的内容,后面再整理JBoss 官网上面有详细的文档,网上资料也比较多.学习 drools 规则引擎的传送门: Drools 官网首页: https://www.drools.org/ Drools 官方文档: https://docs.jboss.org/drools/relea

mahout和hadoop实现简单的智能推荐系统的时候,出现了一下几个方面的错误 DataModel doesn't have preference values 意思是DataModel中没有找到初始值,通过现有的算法,我们可以初试话算法,从而实现如下: DataModel model = new FileDataModel(new File("F:/htt/work/recommend/src/main/resource/ratings.csv"));             Ca

Gerrit 是一个基于 Web 的代码评审和项目管理的工具,面向基于 Git 版本控制系统的项目.因此需要Apache.Mysql.GIT等相关软件的支持 系统配置: 新装的UBANTU LINUX系统请先更新自己的系统软件包 $sudo apt-get dist-upgrade $sudo adduser project以新用户身份操作 $sudo su - project $sudo apt-get install git-core apache2.2-bin apache2.2-comm