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。

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。

这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向，所以边研究、开发也边整理相关的资料。网上的资料经常是碎片式的，如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章，所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的...

在之前的程序运行结果中我们得到的结果输出是： RecommendedItem [item:104, value:4.257081] 程序要求选择一个最适合的，排名最考前的书目给用...

mahout in Action2.2-给用户推荐图书（1）-直观分析和代码

读者可能从本书的标题中猜测到，本书是一本讲解如何将mahout应用于业界的工具书。他有三个特性： 一是Mahout是Apache开源的机器学习库。它实现的算法都被归入机器学习或者集体智慧的...

作为人类，我们倾向于与志同道合的人合作—“鸟的羽毛聚集在一起。我们能够发现重复的模式通过联系在我们的记忆中的我们看到的、听到的、问道的、尝到的东 西。 例如，相比较盐 ，糖能够是我们...

最好的推荐系统是心理学的范畴，有人在你做事情之前知道确切的知道你还没有看过的、或者没有任何现象说明你喜欢的一些item，以及你对这些item的喜欢程度。

移动场景下用户时间不断碎片化，如何在有限的关注时间和展示空间内，为用户提供最具吸引力的内容，成为一个巨大挑战。作为国内最大的快时尚发现平台，美丽说在个性化技术上进行了持续探索，帮助用户在美丽说发...

美团作为全国领的本地生活服务平台，在本地生活服务推荐领域已经进行了一些探索，这个分享主要是对这些探索的一些总结。我们看到本地生活服务领域的推荐需要重度使用传统的推荐算法，同时也存在很强的特色。例...

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...

作者：Jon Natkins 现在网上到处都有推荐。亚马逊等主流电子商务网站根据它们的页面属性以各种形式向用户推荐产品。Mint.com之类的财务规划网站为用

在微博推荐的体系架构中，计算层是一个中间层，主要承担排序的工作，是整体架构的重要的组成部分。计算层的核心是lab_common_so框架，它是一个C/C++语言编写的高效计算服务。（注：关于微博...

在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不 同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能，在...

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...

在《程序员》12月刊A中，我们介绍了POI（兴趣点）的设计及其搜索。由于推荐系统是兴趣点系统的核心，所以接下来，我们将介绍推荐系统。推荐系统是一个很庞大的课题，将分成两期予以介绍：本期讲述推荐系...

前面的两篇文章分别使用Spark mllib ALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统。