本文将介绍一下优酷个性化搜索推荐的服务，优酷在视频个性化搜索推荐里用户兴趣个性化表达碰到的挑战和问题，当前工业界常用的方法，以及我们针对这些问题的尝试。

度假业务在整个在线旅游市场中占据着非常重要的位置，如何做好做大这块蛋糕是行业内的焦点。与美食或酒店的用户兴趣点明确（比如找某个确定的餐厅或者找某个目的地附近的酒店）不同，旅游场景中的用户兴趣点（...

Indeed.com  每个月有两亿不同的访客，有每天处理数亿次请求的推荐引擎。在这篇文章里，我们将描述我们的推荐引擎是如何演化的，如何从最初的基于 Apache Mahout 建立的 最简化可...

推荐引擎在当前电商平台用的相当多，本文简单理解下常见的几张推荐方式。首先说明下大数据用户画像可以用于针对性营销和单品推荐，但是即使没做用户画像也可以进行商品推荐。

推荐Quora的工程副总裁Xavier Amatriain在ACM recsys2016上的分享，主要分享了作为推荐系统老司机的他，多年开车后总结的禁忌和最佳实践，这样的采坑实录显然是很有价值的。值得一读。

如果你的发行渠道是YouTube，那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而，全天下所有由算法来运营的平台，要搞清楚这一点那不是一般的困难。

在大数据的时代，信息泛滥，如何在大量的信息中提出用户想要的，推荐系统便显得极其重要了。在电商，电影，广告方面，推荐系统得到越来越广泛的应用。

百分点个性化系统开始于2009年，是百分点公司的第一个产品，也是一直延续至今的产品。个性化系统以电商推荐为切入点，涵盖电商、媒体、阅读、应用市场等领域，以第三方技术服务的形式为企业提供个性化推荐服务。

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

随着大数据和机器学习的火热，推荐系统也将愈发成熟，需要学习的地方还有很多。

在上篇文章 豆瓣电影，电视剧DM实战 中提及到，我和室友们产生了剧荒，萌生出要做一个个人用的推荐系统，解决剧荒的问题，经过一轮的死缠烂打，这个个人推荐系统终于成型了。

因为在Spark的MLlib模块中只有MF算法，文章之后会讲述如何使用Matrix Factorization来做相关的推荐。

【编者的话】近年来社交媒体已经越来越流行，可以从中获得大量丰富多彩的信息的同时，也给我们带来了严重的“信息过载”问题。推荐系统作为缓解信息过载的最有效方法之一，在社交媒体中的作用日趋重要。区别于...

在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、...

基本假设：多数情况下数据点落入正常的取值范围，但是当异常行为发生时，数据点的取值落入正常取值范围之外（如图1所示）。所以可以利用高斯分布，计算行为发生的概率，如果是概率小于给定阈值，则认为发生了...

【编者的话】近年来社交媒体已经越来越流行，可以从中获得大量丰富多彩的信息的同时，也给我们带来了严重的“信息过载”问题。推荐系统作为缓解信息过载的最有效方法之一，在社交媒体中的作用日趋重要。区别于...

传统数据挖掘/机器学习库存在的问题

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可以说是全拜谷歌吹起了「大数据」这阵春风，近几年业界对于数据挖掘人才的需求持续高涨，而推荐系统一直是数据挖掘岗位的必修课。一联系到数据挖掘，总会给人高深莫测的错觉，以为推荐系统也是数学神童的专属...

在《程序员》杂志12期A中，我们介绍了推荐系统的数学原理和应用案例，本章将继续讲述推荐系统的应用案例。为了说明推荐系统的详细实施方案，本章首先详细介绍了一个音乐系统推荐的实施案例，之后为了让读者...