数据挖掘爱好者

主体：         广告：广告主、媒介、受众。三方博弈的结果。个人认为不是共赢关系。例如某些算法会加强广告主之间的竞争，提高PPC（点击价格）。三方博弈的结果是，算法比较复杂。需要一套完整的广告主竞价投放、预估、报表系统。                           推荐系统：卖家，受众，都受益。推荐平台不盈利，主要是提高整体的用户体验。对卖家来说是一个黑盒。如何匹配商品？

yuehuda koren 是yahoo推荐系统方面的大牛。Advances inCollaborative Filtering是他2011年的文章。下面简单介绍一下：大量的人对推荐系统感兴趣，研究机构、企业等大量投入推荐系统的研究和应用。 推荐系统的输入：explicitfeedback：打分；点击向上/向下的大拇指；implicitfeedback：隐式的反馈；购买、浏

The user’s interests may be expressed as terms, categories, or links, or any combination thereof用户兴趣的表达方式可以用词、类目、链接或者他们的组合。The user profile information is derived from any of prior searche

“If I have 3 million customers on the Web, I should have 3 million stores on the Web.”–Jeff Bezos, CEO of Amazon.com™。这个是网店千人千面的最初描述？        推荐系统提高电子商务销售的三种方式：提高浏览到购买的转化率。交叉销售。提高用户忠诚度。

摘要：购买或者打分行为为工程师线上编程标题为妈妈线上婴儿玩具click-through andconversion rates点击率、转化率banneradvertisements：品牌广告top-sellerlists：销售排行榜电子商务推荐的挑战：（1）千万用户、百万商品（2）许多需要实时的推荐（3）新用户冷启动问题（4）老用户兴趣太

本代码是论文《solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems》的R语言模拟算法针对论文中的图1# user-object matrixv=c(1,0,0,1,0, 1,1,1,1,0, 1,0,1,0,0, 0,0,1,0,1)user=4ob=5am=ma

对于目前大规模的电子商务平台，如淘宝、ebey，其用户、商品数量都非常大。淘宝数据显示，2010年淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达到8亿，最多的时候每天6000万人访问淘宝网，平均每分钟出售4.8万件商品。假如我们要做User-Item的协同过滤算法，那么U-I矩阵大小是6000万 ×8亿。在这个数量级上面做协同过滤，即使用hadoop，计算起来也非常吃力，效果也比较差。让我们看看为什...

https://github.com/hidasib/GRU4Rec/blob/master/examples/rsc15/preprocess.pypython preprocess.pyFull train set Events: 31637239 Sessions: 7966257 Items: 37483Test set Events: 71222 Sessions: 15324 Item...