文/陈运文 在推荐系统实际运用中,各种混合技术是其中一项极为重要的核心技术。在工程实践中我们发现,混合技术对提升推荐效果、改进推荐系统的性能等都有重要意义,因此本文对该专题进行如下的一些总结和介绍。
Netflix的推荐和个性化功能向来精准,前不久,他们公布了自己在这方面的系统架构。 3月27日,Netflix的工程师 Xavier Amatrain 和 Justin Basilico 在官方博客
内容管理系统(CMS)广泛应用于企业网站、个人网站、博客、电子商务网站等内容更新频繁的网站,可以轻松处理大量的数据请求,实现便捷管理。 本文为你整理了一些用 PHP 编写的开源 CMS,你可以用于
Cup竞赛上均获得优异成绩,并曾连续多年获得冠军。业界常用的LibSVM, Liblinear等都是他们开发的,开源代码的效率和质量都非常高 LibMF在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献,针对SDG
Spark教程可以指导你逐步了解如何使用 MovieLens 数据集,基于 协同过滤 建立一个电影推荐系统。协同过滤使用 Spark的交替最小方差(ALS) 算法。 该教程由两部分组成。第一部分是关
youku.com/v_show/id_XNTgzNDYzMjg=.html?f=2740765 用Python做科学计算 http://www.tudou.com/listplay/fLDkg5e1pYM
认为,使用开源计算机操作系统和应用程序能降低大规模监视带来的隐私侵犯风险。开源软件当然不是没有错误,或犯的错误比私有软件少,但私有软件不允许像开源软件那样接受社区的不断检查。研究专家 推荐了 OpenBSD
在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架。很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联
,常常使人无所适从。 在这种情况下,智能推荐开始出现了。得益于计算机技术的进步,内容提供商能够对用户的爱好做出更为细致的分析,从而做出更加个性化的推荐。通过 对Netflix影片分类的深入分析,以
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小米便签社区开源版: https://github.com/MiCode/Notes Wire 这个是一个朋友推荐的国外开源的一个IM项目,各种代码都有,喜欢IM的可以看一下。 IM 方案全套,包含iOS、Android、webapp。
增长速度 方法:离线计算item的相似度矩阵供线上使用 缺点:由于基于item的相似性,故推荐的item相似,缺乏多样性 2、user based collective filtering
MySQL教程(官方推荐) --很经典的教程 本节提供一个教程,帮助熟悉MySQL。在完成这个教程时,将创建一个样例数据库和这个数据库中的表,然后增加、检索、删除和修改信息与数据库进行交互。此外,在
豆瓣评分: 9.1 推荐理由 该书Joshua Bloch是Google公司的首席Java架构师。是Jolt大奖的获得者。他曾是Sun公司的杰出工程师,和Transarc公司的高级系统设计师。 本
关于Python日志系统的几点建议 Python日志系统非常丰富。添加结构化或非结构化日志输出到python代码,写到文件,输出到控制台,发送到系统日志,或者自定义输出格式都很容易。 我们正在重新检
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import psutil import time import sys from optparse import OptionParser
在本文中,我们将会探索使用Python编程语言工具来检索Linux系统各种信息。 哪个Python版本? 当我提及Python,所指的就是 CPython 2(准确的是2.7).我会显式提醒那些相同的代码在CPython
Gadfly 是一个简单的关系数据库系统,使用 Python 基于 SQL 结构化查询语言实现。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/view/home/1323582829531
matplotlib,风格类似 Matlab 的基于Python的图表绘图系统 示例代码: >>> from pylab import randn, hist >>> x = randn(10000)
Invoke 是简单的 Python 系统任务执行程序。 示例: from invoke import run, task @task def clean(docs=False, bytecode=False