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  • 推荐系统系列之总结

    一、前言 在推出《推荐系统系列之初识》、《推荐系统系列之基于人口统计学的推荐》、《推荐系统之基于物品内容的推荐》、《推荐系统系列之关联规则》、《...

  • 推荐系统系列之隐语义模型

    一、隐语义模型的基本思想 隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题,它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。 现从简单例子出发介绍隐语义模...

  • 推荐系统系列之协同过滤

    一、协同过滤基本思想 举个例子,某天你想去看电影,但又不知道看哪部,想请朋友推荐,大部分会倾向于去问与自己有相同偏好的朋友,因为这类朋友推荐的电...

  • 推荐系统系列之关联规则

    一、背后的故事 沃尔玛为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。它集中了其各...

  • 推荐系统系列之基于物品内容的推荐

    承接前两篇《推荐系统系列之初识》及《推荐系统系列之基于人口统计学的推荐》 一、基本思想 基于物品内容的推荐算法仅利用物品或内容的基本信息,衡量物...

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    推荐系统系列之基于人口统计学的推荐

    一、基本思想 基于人口统计学的推荐应该算是最容易实现的推荐算法。该算法仅使用用户的基本信息,比如年龄、性别等,衡量用户的相似性,将与当前用户相似...

  • 推荐系统系列之初识

    问:推荐系统是什么? 答:举个生活中的例子,当我在亚马逊中查看某物品详情页时,该网站会根据我的历史浏览、购买记录,物品信息,其他用户的浏览、购买...