推荐系统

近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。

作为产品推荐中最常用的算法之一，你对关联规则知道多少呢？本文从概念和基本指标说起，向你介绍一些指标应用的方法。

本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程，也是最近以来一直深入研究的成果展现

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本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程，也是最近以来一直深入研究的成果展现。

50页干货详解常用推荐算法

缺乏科学精神的“产品理想主义”与“技术理想主义”要不得。

YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。最近Google的研究人员公布了他们投到今年ACM会议的一篇文章，详细介绍了他们最近利用深度神经网络实现YouTube推荐系统的技术细节。

很多时候，唯一能证明你的产品对错的方式就是A/B测试。

推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。

本文来自携程技术中心基础业务研发部的《应用架构涅槃》系列分享。

在这篇文章中，我会简要概述推荐系统这个领域，并解释每个算法的工作原理。 首先明确一下推荐系统的定义。推荐系统是一种技术，主要应用在那些需要为用户（客户，访客，应用程序用户，读者）等进行物品（产品，电影，事件，文章）推荐的场景或相反的为物品推荐用户的场景。通常情况下，在这些场景中会存在非常多的物品和用户，解决这个问题将会变的非常困难而且需要付出很大的代价。想象…

跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。

大家晚上好，我是达观数据的于敬，很感谢infoq提供了这个机会，分享下达观数据在推荐系统方面积累的一些经验。我本人曾先后在盛大创新院、盛大文学和腾讯文学一直从事智能推荐系统相关的研发和效果优化工作。 今天的分享内容主要包括以下三部分： 1）推荐系统概述 2）达观推荐系统架构 3）推荐系统效果优化 推荐系统概述 首先明确下推荐系统解决什么问题。 信息爆炸，DT…

前言 Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员，是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品，同时也是我认为Hadoop家族中，最有竞争力，最难掌握，最值得学习的一个项目之一。 Mahout为数据分析人员，解决了大数据的门槛；为算法工程师，提供基础的算法库；为Hadoop开发人员，提供了数据建模的标准；为…