机器学习 — 推荐系统
作者：大树 深圳
回主目录：2017 年学习记录和总结
技术架构
1.对内容数据,用户数据,行为数据,进行数据处理,格式化,清洗,归并等;2.根据业务规则建立推荐系统,内容画像,用户画像,行为画像;3.根据建立的各种画像,进行相关推荐,个性化推荐,相关推荐,热门推荐等;4.推荐形式有,相似度推荐,相关内容推荐,好友推荐,排名推荐.
核心算法是计算相似度，欧几里
原创
2021-07-23 13:41:11
145阅读
推荐系统是机器学习中一个重要的应用领域，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关的产品或内容。对于刚入行的小白来说，实现一个推荐系统可能会比较困难，但只要按照一定的步骤进行，就能够顺利完成。下面我将用一篇文章来向小白介绍推荐系统机器学习的实现流程。
首先，我们来整理一下实现推荐系统的步骤，并用表格的形式展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集 | 收集
● 请你说一说推荐算法，fm，lr，embedding参考回答：推荐算法：基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐FM：LR：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。g(z)为sig
一：问题规划 这一章中将讨论推荐系统的有关内容，它是在机器学习中的一个重要应用。 机器学习领域的一个伟大思想：对于某些问题，有一些算法可以自动地学习一系列合适的特征，比起手动设计或编写特征更有效率。这是目前做的比较多的研究，有一些环境能让你开发某个算法来学习使用那些特征。 接下里让我们通过推荐系统的
转载
2020-05-24 23:33:00
147阅读
2评论
推荐系统如何工作？推荐系统生命周期推荐系统算法使用推荐系统的好处推荐系统的类型协同过滤基于内容的过滤混合过滤现实生活中的推荐系统示例
在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐
一、推荐系统的概念1.推荐系统的定义推荐系统就是用已有的连接去预测用户和物品将会出现的连接。这里的连接表示用户和物品存在关系，例如用户对物品进行了某个操作，或者用户跟物品的某个属性一致，都可以认为他们之间存在连接。推荐系统要做的便是将可能与用户产生连接的物品推荐给用户，让他们产生真正的连接。2.推荐系统的一般架构推荐系统的架构图如下图所示：大致分为两个阶段：（1）召回阶段，即粗筛阶段，此阶段会使用
转载
2023-08-17 18:29:19
59阅读
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。推荐算法的内容比较庞大，本文首先介绍一些常用的知识点，随着学习的深入，笔者会添加新的内容。笔者理解基于协同过滤的推荐是在基于
一直都想把推荐系统好好入个门，虽然在天池上打了一个入门赛，但是还是感觉对推荐系统很陌生，这篇文章就把我在推荐系统的入门到后期的学习进行一个积累，希望这一篇文章能够解决推荐系统入门上80%的困惑。 首先推荐系统的岗位的要求有这两项： 1、利用机器学习技术，改进推荐系统，优化数亿用户的体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力； 说白了就是相关的技术有：数据挖掘
转载
2023-11-06 12:48:21
35阅读
1. 摘要本次分享内容为机器学习在推荐系统的应用。主要介绍推荐系统实践中遇到基本问题，以及基于机器学习技术的解决方案。过程中涉及到“概率图模型、神经网络等”等方法在解决“用户冷启、精...
转载
2019-01-06 17:49:36
312阅读
目录1 指标2 预测方案2.1 模型离线实验2.1.1 模型过拟合2.2 A/B测试2.3 用户调研2.3.1 标准差1 指标对于效果评测的话就必须要有指标,没有指标也就不知道这套推荐系统是好是坏,数据有无价值,指标，顾名思义，就是指定的标准。词典里的解释是“衡量目标的单位或方法”。指标就是为了描述一些对象的状态而制定出来的标准，在日常生产生活中有着非常广泛的应用。比如体检时的化验项目，如眼睛近视度数、身高、体重、心跳、血压、血糖浓度、血小板浓度……以及尿酸浓度、各种转氨酶浓度等专业的指标。小小一张
原创
2021-12-31 15:56:33
386阅读
推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，它使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些可以基于各种标准，偏好、先前的决策以及特征。由于推荐系统能够在高度个性化的水平上预测消费者的兴趣和愿望，因此受到内容和产品提供商的喜爱。
推荐系统基础算法推荐系统基础算法分为基于内容的推荐算法和基于邻域的推荐算法，其中基于邻域的推荐算法又分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。一、基于内容的推荐算法1. 流程（1） 特征提取：提取物品的属性特征 （2） 用户偏好计算：利用一个用户的显示评分或隐式操作记录，计算用户不同特征上的偏好分数；由于用户的兴趣会随着时间的推移而变化，所以可以乘上时间系数 （3） 内容召回：将待推荐物
开头
大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。
暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识,学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器学习项目https://www.bilibili.com/video/BV1R4411N78S?p=1
以下是我的学习输出:
项目框架
数据源解析
统计推荐模块
离线推荐模块
实时推荐模块
原创
2021-07-28 13:54:27
718阅读
分享嘉宾：刘志强 奇虎360 推荐算法架构师编辑整理：周峰内容来源：DataFun AI Talk《机器学习与推荐系统实践》出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。1. 摘要本次分享内容为机器学习在推荐系统的应用。主要介绍推荐系统实践中遇到基本问题，以及基于机器学习技术的解决方案。过程中涉及到“概率图模型、神经网络等”等方法在解决“用户冷启、精准兴趣与个性化、资源协同”等问题中的取舍
原创
2021-03-29 12:31:38
435阅读
分享嘉宾：刘志强 奇虎360 推荐算法架构师编辑整理：周峰内容来源：DataFun AI Talk《机器学习与推荐系统实践》出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。1. 摘要本次分享内容为机器学习在推荐系统的应用。主要介绍推荐系统实践中遇到基本问题，以及基于机器学习技术的解决方案。过程中涉及到“概率图模型、神经网络等”等方法在解决“用户冷启、精准兴趣与个性化、资源协同”等问题中的取舍
原创
2021-03-29 12:31:45
310阅读
## 机器学习推荐系统实现代码指南
### 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3
开头大家好,我是程序员manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。暑假打算做一个大数据项目巩固所学知识,学习的课程是某硅谷的实时推荐和机器学习项目https://www.bilibili.com/video/BV1R4411N78S?p=1以下是我的学习输出:项目框架数据源解析统计推荐模块离线推荐模块实时推荐模块ending：混合推荐总结以上便是电影推荐系统设计
原创
2022-04-21 14:50:45
461阅读
一、参考资料1. 课程简介2. 推荐系统算法简介3. 推荐系统评测4. 数学基础5. 机器学习概述6. 监督学习7. python
原创
2022-09-14 10:33:58
221阅读
