0320 ----推荐系统
来源:互联网 发布:mac的口红成分安全吗 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:55
今天的规划:
将这个的下一篇继续看完,然后开始看自己收集的其他书签,如果将书签看完,阅读k博士的那篇论文Collaborative Filtering with Temporal Dynamics 基本就是这个样子,明天可能会整篇翻译这个文章写在博客中
探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类
没有学过的部分在最后狄利克雷聚类算法
是一种基于分布的聚类,也叫作基于模型的聚类,每次聚类之后评估新的聚类中的元素属于这个类的概率,缺点在于开始的模型选定不一样,最后的聚类效果也会不一样推荐系统,第 1 部分: 方法和算法简介
没有什么新的内容,基本浏览了一下,第二部分打开之后根本不想看
美团推荐算法实践
这篇文章虽然没有看的太懂,但是大致了解了,使用混合推荐的方式,最后结果貌似使用的是裁剪方式,对于算法的方面很少,大多是理论
基于机器学习方法的POI品类推荐算法
其实我认为这篇文章写得算是非常好的,可能是因为我学习机器学习的缘故,使用了很多机器学习的传统知识,决策树,信息增益,朴素贝叶斯推荐系统相关算法(2):k-nearest neighbor
这篇文章真的不错,里面讲述了推荐系统的全局作用,全局作用(global effect,简称GE),可以作为以后搜索论文的关键词推荐系统学习:协同过滤实现
一篇非常好的代码文章,实现了协同过滤的基于用户和基于物品的代码
今天的上午任务已经完成了,马上要进行的是下午部分,Collaborative Filtering with Temporal Dynamics 可能今天看不完,看不完的话明天继续
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