eric的学习笔记

1、Item based collective filtering 这个算法是cf中的一种，也是当今很多大型网站都在采用的核心算法之一。 对于商城网站（以Amazon为代表，当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在内），影视类推荐，图书类推荐，音乐类推荐系统来说，item的增长速度远不如user的增长速度，而且item之间的相似性远不如user之间的相似性那么敏感，所以可以在离线系统中将it...

矩阵分解是最近几年比较火的算法，经过kddcup和netflix比赛的多人多次检验，矩阵分解可以带来更好的结果，而且可以充分地考虑各种因素的影响，有非常好的扩展性，因为要考虑多种因素的综合作用，往往需要构造cost function来将矩阵分解问题转化为优化问题，根据要考虑的因素为优化问题添加constraints，然后通过迭代的方法进行矩阵分解，原来评分矩阵中的missing vlaue可以通...

新兴研究领域介绍：图挖掘和多关系数据挖掘。一、什么是图挖掘？为什么进行图挖掘       1、图的用途越来越广，包括对互联网、社会化网络、生物、电路、图像的建模。       2、许多图搜索算法已经被开发出来了，并且广泛用在信息检索、计算机视觉等领域；       3、需要进一步开发高效的图挖掘算法，以便从更加复杂的结构化数据中挖掘出有效的知识。二、挖掘频繁子图     ...

（转自：http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2012/06/20/2555772.html） 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mahout提供了大量用于计算相似度的组件，这些组件分别实现了...