协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类： 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后，LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star，612 个 Fork。
本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐，
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
在推荐系统领域，混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来，以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
来源：InfoQ 3 月 31 日，正如马斯克一再承诺的那样，Twitter 已将其部分源代码正式开源，其中包括在用户时间线中推荐推文的算法。目前，该项目在 GitHub 已收获 10k+ 个 Star。 GitHub 地址：https://github.com/twitter/the-algorithm 马斯克在 Twitter 上表示此次发布的是“大部分推荐算法”，其余的算法也将陆续开放。他还提到，希望“独立的第三方能够以合理的准确性确定 Twitter 可能向用户展示的内容”。在关于算法发布的 Sp
如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。
推荐算法经过多年的发展已较为成熟，融合数学、计算机等多学科，进行分类与标签匹配，再通过海量运算后进行精准推荐
什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
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基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？ 个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于内容的推
目录 · 机器学习、大数据相关岗位的职责 · 面试问题 · 答题思路 · 准备建议 · 总结 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
用户行为能够真实的反映每个用户的偏好和习惯，其中的显示反馈数据会比较稀疏，隐式的反馈数据蕴含了大量的信息。
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。
《推荐算法简述》文章介绍了推荐算法分类，包括非个性化推荐、个性化推荐（基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法）。此外，文章还介绍了推荐算法中的时效性和新内容的发现，以及基于用户和基于Item的协同过滤推荐算法。
推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责收集诸如用户偏好、物品描述这些可用作推荐凭借的数据，据此预测特定用户组可能感兴趣的物品。 主要的推荐算法系列有四个（表格1-4）： 协同
原文：Overview of Recommender Algorithms 作者： MAYA.HRISTAKEVA 译者： 孙薇 推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责
我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？ 01 学习推荐算法的基础 01 了解推荐系统 推荐系统应用概述、逻辑概述、技术架构。 02 推荐系统经典算法 倒排索引与TF-IDF、基于用户/物品的协同过滤算法、基于隐语义/矩阵分解的推荐算法、基于图模型的推荐算法、基于逻辑斯特回归的推荐算法、poly2特征交叉推荐算法、GBDT/GBDT+LR推荐算法、FM推荐算法、FFM推荐算法、MLR(LS-PLM)推荐算法等。 03 深度
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。
在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？ 推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。推荐系统迎来爆发的机会，变得离用户更近： 快速更新的信息，使用户需要借助群体的智慧，了解当前热点。 信息极度膨胀，带来了高昂的个性化信息获取成本，过滤获取有用信息的
本文基于Hadoop技术，设计并实现了一个名为“酷酷音乐网站”的系统，用于音乐资源的存储、管理和推荐。该系统采用Hadoop生态系统中的组件，包括HDFS、MapReduce、HBase和Mahout等，实现了音乐数据的采集、存储和管理，用户行为数据的分析和建模，以及音乐推荐功能的实现。具体而言，该系统使用HBase存储音乐数据和用户行为数据，使用Mahout构建了推荐模型，并将其部署到Hadoop集群上。同时，为了方便用户的使用，该系统实现了一个基于Web的用户交互界面，允许用户搜索音乐、查看推荐结果等。最后，本文对该系统进行了性能测试和评估，结果表明，该系统能够高效地管理音乐数据、准确地推荐音乐，满足了用户的需求。本文的研究对于理解Hadoop技术在音乐推荐系统中的应用具有一定的参考价值。
FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中，帮助学习者成长。
随着互联网发展，各类信息越来越多，如何进行有效的信息获取及展示成为用户和平台共同关注的问题，而有效的推荐可帮我们进行信息过滤，成为解决这项问题的重要手段。
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然
在推荐算法没出来之前，都是我们主动去寻找信息，而推荐算法出来之后，一切都反过来了，我们成为了被动者，信息主动来投喂我们了。
GRecX是基于tf_geometric框架的GNN-based的开源推荐算法框架，致力于构建高效统一易扩展的GNN-based推荐算法基准（Benchmark）库。GRecX实现了MF算法作为基础推荐算法，并实现现有最有效的且最有影响力的GNN-based推荐算法作为基准算法，如NGCF、LightGCN等。通过深度优化GRecX框架的内核，我们大幅度缩短了模型训练时间，有效提升了基准推荐算法性能。
在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
从前东家离职已经一个多月的时间了，在这一个月，前前后后也和几家公司做了技术交流，自己也第一次静下来这么久来思考总结。今年是我毕业的第五年，也正巧赶上年底，就把这些凑到一起写个小总结吧，也没有什么主题，没有主次，纯粹记录，想到哪儿写到哪儿。 1. 推荐系统 在最近的三四年时间里，我的主要工作就是搭建推荐系统，这几年来不说看了上千篇论文也有数百篇了，这种专注让我自认为在推荐系统领域至少处在一个业界相对领先的水准，但是也恰恰是这段经历让我被打上了深深的标签：他是一个“推荐系统专家”。既然这样，那我就先来说说推荐系
针对线上移动电子及PC产品销售环节，建立一整套的前台销售，后台管理发货物流，订单管理等流程。系统基于Spring+SpringMVC+MyBatis技术实现，整体分为系统前端电脑等电子产品销售网站+后台管理系统。系统前端提供普通用户注册登录，在线查询商品，添加购物车，购买下单，付款等，系统管理后台提供管理员用户使用，具备商品管理，系统配置，用户管理，订单管理等等。
协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。 📷 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用
现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
经过这么多年的发展，提出了各种各样的推荐算法，但不管怎样，都绕不开推荐算法的几个基本条件：
在DT(datatechnology)时代，人们的日常生活已经和各种各样的数据密不可分，例如在网络购物、在线视频、在线音乐、新闻门户等都在产生海量的数据。海量的数据产生也带来了信息过载和选择障碍的困扰，每个用户的时间和精力是有限的，怎样帮助用户进行信息的过滤和选择，在DT时代是非常有价值的。
如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频（虽然我个人不太喜欢抖音，觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力，但是它的推荐算法还是很厉害的）
目前，推荐系统在信息过滤中起着至关重要的作用。现有主流的推荐系统主要是通过学习数据中的相关性进而提取用户的行为偏好，例如协同过滤中的行为相关性，点击率预测中的特征-特征或特征-行为相关性。然而，遗憾的是，现实世界是由因果关系而不是相关关系驱动的，相关关系并不意味着因果关系。例如，推荐系统可以在用户购买手机后向其推荐电池充电器，其中后者可以作为前者的原因，而这种因果关系是无法反过来的。最近，为了解决这个问题呢，推荐系统的研究人员开始利用因果推理来提取因果关系，进而增强推荐系统的性能。
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
今日在微博上看到了这样的一个话题，经过调查很多人想逃离网络。因为很多时候我们被算法给计算了！
需求 当下，个性化时代的潮流势不可挡，业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是，人们对推荐该如何来做，也就是推荐技术本身，还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问：“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐，不是一个SQL语句就搞定了吗？”其实不然，推荐技术远远不是这么简单。广义上讲，推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴，这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百
作者 | 谢幸、张富峥 编者按：互联网的迅猛发展为信息量的惊人膨胀提供了肥沃的土壤。丰富的信息资源给用户提供更多选择的同时，信息的泛滥也意味着用户必须为信息筛选付出更大的成本。 应运而生的个性化推荐技术能够在这个被信息淹没的时代，把用户最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。本文中，微软亚洲研究院研究员谢幸、张富峥将为你揭开大数据背后个人性格的神秘面纱，近距离感受个性化推荐的神奇之处。原论文刊登于《中国人工智能学会通讯》2017年第07期。 个性化推荐系统大致可以分为三层境界，以电商推荐场景为例： 第一层
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
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