个性化推荐

大数据怎么在业务里面产生价值，又是如何驱动业务变革的？本文就为你揭晓答案。

从社区到平台，从0到超2000万注册用户，小红书与成长背后的技术架构如何变迁？

推荐系统的搭建是个复杂工程，涉及到实时计算、离线计算，以及各种数据采集、流转等，对自建推荐系统来说，更是很有困难。
为了帮助大家做好内容知识储备，云栖社区收集整理了一批学习资料，希望对大家学习推荐系统有所帮助，内容主要包括杂志、优秀的知乎问答、优秀图书及优秀博文。

整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。

在信息时代的今天，大数据为用户获取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的帮助用户从海量内容中快速找到想要阅读的信息，或者从海量商品中快速找到想要购买的商品。

本文来自《大数据专场：阿里云数加平台》，阿里云技术专家郑重（卢梭）题为“21天搭建推荐系统”的重要演讲。

结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。

前一阵子，有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰：与卡戴珊的屁股竞争”，讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情，里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受，似曾相识。那么今天，我们不谈具体的公司具体的案例，而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不相符合怎么办”这个事情该怎么办。 记者和编辑的抱怨 你是一个…

去年以来，参加了不少会议，会议上不少专家忧心忡忡地批判以今日头条为代表的个性化推荐引擎，其理由无非是造成知识窄化、低俗化和不精准等陈词滥调，现在还只能说出这些理由只能说明他们根本不了解个性化推荐。 知识窄化是知识精英的误判 所谓知识窄化，是指人们的知识在某一方面或某一方向高度集中，导致知识，越来越收缩。知识窄化并不是一个新名词，曾记得当微博兴起时，不少专家就…

目前很多的标签推荐都是伪推荐，未来数据分析应该首先完善人的纬度，未来的数据分析就是分析人。

背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美…

最近，有一位网友在微博上说，推荐是不是个伪命题连续几天试用了据说很好的某头条，某资讯以及某快报，感觉逃脱不了看什么就是什么的套路。也有人说，这是Exploitation & Exploration出了问题，没有很好得Exploration导致的结果。那么，个性化推荐到底是不是伪命题呢为什么很多推荐系统过了一段时间以后就老是推荐类似的东西呢本篇文章就要…

基于内容和用户画像的个性化推荐，有两个实体：内容和用户。需要有一个联系这两者的东西，即为标签。内容转换为标签即为内容特征化，用户则称为用户特征化。因此，对于此种推荐，主要分为以下几个关键部分： 标签库 内容特征化 用户特征化 隐语义推荐 综合上面讲述的各个部分即可实现一个基于内容和用户画像的个性化推荐系统。如下图所示： 标签库 标签是联系用户与物品、内容以及…

摘要：前些天听了Shadow老师的线上课程分享（视频地址： ），这个课程我觉得非常有意义，特别是对于我们这样想做个性化订制的精品导购平台来说，个性化运营尤其重要。所以今天把前些天上课的内容整理了一下，写出来与大家进行分享，希望大家批评指正。 要做个性化运营，首先要有用户画像，那么如何定位一个产品的用户画像呢？Shadow老师给我们分享了使用标签体系的方法来进…

摘要：不同于搜索，“推荐”通常不是独立的互联网产品，而是互联网产品的核心组件，为该产品的核心目标服务，比如电商网站的推荐是为了达成更多商品交易。微博推荐同样如此，其存在价值就是通过梳理和优化用户关系网络、打通内容传播链条、引爆信息定向传播，从而实现加速高价值用户关系构建、优质内容传播和商业化营收等微博核心目标。 明确了推荐的角色和定位后，设计一个合适的推荐系…