这是个性化推荐系统系列的最后一篇，该系列将完结；后续将开始研究信息架构模块的内容； 1）、个性化推荐系列之初步认识推荐系统；2）、个性化推荐系列之初步认识机器学习；3）、个性...
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个性化推荐系列之推荐系统实践
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个性化推荐算法实战第01章个性化推荐算法综述
@[toc] 个性化推荐算法实战第01章个性化推荐算法综述 1、什么是推荐系统？ 在介绍推荐算法之前需要先介绍一下什么是信息过载。 信息过载就是信息的数量远超于人手工可以遍历...
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个性化推荐，第三部分：协同过滤推荐之基于项目的协同过滤推荐（以亚马逊为例）；基于项目的协同过滤推荐的基本原理，与基于用户的也是类似的，只是说它使用所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给...
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推荐系统遇上深度学习(三十九)-推荐系统中召回策略演进！推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选合适商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大，因此常见的推荐系统一般分为两个阶段，即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用...
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豆瓣读书推荐策略的阶段性调研——「喜欢这本书的人也喜欢」推荐模块（一）定义理想态： 该模块的理想态：用户以最小成本找到感兴趣的书籍。 衡量标准：用户对推荐结果满意。（推荐结果的点击率） （二）抽样调研 调研目标：发现推荐中的问题，找到推荐...
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以手机淘宝为例的推荐算法浅析（内附思维导图）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。推荐引擎的发展让...
