转载自：http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1、背景 CTR...
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CTR预估(二)--LR与GBDT融合方案 -
推荐系统实战(二)--movieslens数据集实现UserCF算法之前我们介绍了moviesLens数据集，数据集中主要有两个文件：ratings数据文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式...
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推荐系统理论(七) -- 评分预测问题本文的思维导图如下： 1、评分预测问题简介 推荐系统中还有另一个重要的问题，称为评分预测问题。例如下面的表格，在表中每个用户都对一些电影给出了评...
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推荐系统理论(六) -- 利用社交网络数据进行推荐本篇的思维导图如下： 1、社交网络数据 自从搜索引擎谷歌诞生后，大家都在讨论互联网的下一个金矿是什么。现在，几乎所有的人都认为那就是社交网络。根...
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推荐系统理论(五) -- 利用上下文信息进行推荐本篇的思维导读如下所示： 1、什么是上下文 本章之前提到的推荐系统算法主要集中研究了如何联系用户兴趣和物品，将最符合用户兴趣的物品推荐给用户，但...
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推荐系统理论(四) -- 利用标签数据进行推荐本篇的思维导图如下： 1、UGC标签简介 标签应用一般分为两种:一种是让作者或者专家给物品打标签;另一种是让普通用户给物品打标签，也就是UGC(...
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推荐系统理论(三) -- 冷启动问题本章的思维导图如下： 1、冷启动问题简介 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...
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推荐系统理论(二) -- 利用用户行为数据进行推荐(协同过滤)本篇的思维导图如下： 1、用户行为数据 用户行为数据在网站上最简单的存在形式就是日志，比如用户在电子商务网站中的网页浏览、购买、点击、评分和评论...
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推荐系统(一) -- 推荐系统基础1、什么是推荐系统 在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常...
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