Java开源生鲜电商平台-推荐系统模块的设计与架构(源码可下载）
Java生鲜电商平台-推荐系统模块的设计与架构业务需求：对于一个B2B的生鲜电商平台，对于买家而言，他需要更加快速的购买到自己的产品，跟自己的餐饮店不相关的东西，他是不关心的，而且过多无用的东西掺杂在一起，反而不便于买家下单，用户体验也很差，严重的会因此丢了客户。（客户觉得太难用了。一般都就会放弃使...
基于Spark机器学习和实时流计算的智能推荐系统
原文链接：http://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/46675501概要：随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域。 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣，决...
"淘宝推荐系统简介"分享总结
概述：此分享是关于淘宝推荐系统简介1.推荐引擎就是：如何找到用户感兴趣的东西和以什么形式告诉用户；2.推荐引擎的作用：提高用户忠诚度，提高成交转化率和提高网站交叉销售能力；3.推荐系统核心：产品，系统和算法；4.推荐系统产品形式：邮件营销，群体信息披露，趋势引导，评论、资讯推荐和相关商品、店铺、达人...
推荐系统-07-lambda架构
Lambda架构Lambda架构由Storm的作者NathanMarz提出，其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成Hadoop,Kafka,Spark，Storm等各类大数据组件。...
推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践
原创：文文小小挖掘机4月15日推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践1、背景特征组合的挑战对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组...
推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践
原创：文文小小挖掘机4月12日推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践1、FFM理论在CTR预估中，经常会遇到one-hot类型的变量，one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况，为了解决这一问题，在上一讲中，我们介绍了FM算法。这一讲我们介绍一种在FM基...
推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践
原创：文文小小挖掘机4月29日推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案推荐系统遇上深度学习...
推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践
原创：文文小小挖掘机5月13日推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案推荐系统遇上深度学习...
推荐系统的评价指标 （推荐系统实践读书笔记）
什么是好的推荐系统：一个完整的推荐系统包括三部分用户，网站，内容提供方。好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质量，增加用户和网站的交互，提高网站的收入。因此在评测一个推荐算法时，需要同时考虑三方的利益，一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。 推荐系统的指标：...
推荐系统的排序指标
1.MeanAveragePrecision(MAP)AP=∑nij=1P(j).yi,j∑nij=1yi,jAP=∑j=1niP(j).yi,j∑j=1niyi,j 其中， yi,jyi,j:排序中第j个元素对于查询i是否是相关的；相关为1，不相关为0。 P(j)=∑k:πi(k)≤πi(j)y(...
推荐系统排序（Rank）评价指标总结
1.MeanAveragePrecision(MAP)AP=∑nij=1P(j).yi,j∑nij=1yi,j其中，yi,j:排序中第j个元素对于查询i是否是相关的；相关为1，不相关为0。P(j)=∑k:πi(k)≤πi(j)y(i,k)πi(j)其中，πi(j)为j的排序位置。例如，rank_no...
推荐系统的评价指标
大部分的推荐系统都采用推荐预测的准确度衡量推荐算法的优劣，目前使用较多的准确度指标有预测准确度、分类准确度和排序准确度，辅助评价指标如流行性、多样性等。预测准确度主要思想：将推荐系统产生的预测评分与用户真实评分进行相似度匹配。经典方法：平均绝对误差（MAE）分类准确度用于判断一个用户对推荐系统的对象...
基于spark-streaming实时推荐系统（三）
当博主在写基于spark-streaming实时推荐系统（一），基于spark-streaming实时推荐系统（二）时，心里还曾暗自窃喜：“五年多推荐系统设计研发工作，再搭一套推荐系统还不是轻松的事么！”。只有真正做了之后才知道这其中的辛酸与血泪。 首先博主前期的推荐系统经验主要是基于传...
不到40行代码用Python实现一个简单的推荐系统
这篇文章主要给大家介绍了如何利用不到40行python代码实现一个简单的推荐系统，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
转：TopN推荐系统——推荐的实现与推荐效果的评价指标
转自：用户推荐系统_python代码-豆瓣书籍：项亮的<推荐系统实践>importrandomimportmathclassUserBasedCF:def__init__(self,train=None,test=None):self.trainfile=trainself.testfi...
推荐系统TopN推荐评测指标-转载
下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中...
实战智能推荐系统（5）-- 推荐系统评价指标
1.用户满意度用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是，用户满意度没有办法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。2.预测准确度预测准确度可以用评分预测和TopN表示。评分预测：评分预测的预测准确度一般通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）计算。对于测试...
推荐系统排序（Ranking）评价指标
一、准确率（Precision）和召回率（Recall） （令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表，而T(u)是用户在测试集上的行为列表。）对用户u推荐N个物品（记为R(u)），令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u)，然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度： 准确率描述...
吴恩达机器学习笔记57-基于内容的推荐系统（Content Based Recommendations）
假使我们是一个电影供应商，我们有5部电影和4个用户，我们要求用户为电影打分。前三部电影是爱情片，后两部则是动作片，我们可以看出Alice和Bob似乎更倾向与爱情片，而Carol和Dave似乎更倾向与动作片。并且没有一个用户给所有的电影都打过分。我们希望构建一个算法来预测他们每个人可能会给他们没看过的...
推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现
原创：石晓文小小挖掘机2018-06-11推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案推荐系统...