WYH19951220的博客

摘要：用户对项目评分数据的稀疏性是导致推荐系统质量下降的主要因素之一。 为了处理稀疏性问题，已提出的几种推荐技术额外考虑了辅助信息以提高评分预测的准确性。 特别是当评分数据稀疏时，基于文本建模的方法通过额外利用文本数据（如评论，摘要或简介）提高了准确性。但是，由于词袋模型的固有局限性，它们难以有效地利用文档的上下文信息，这导致对文档的理解很浅显。本文提出了一种新颖的上下文感知推荐模型，即卷积矩...

大纲：一.推荐算法工程师做什么？1.数据分析与处理2.用户画像3.个性化推荐4.ctr预估5.销量预测二 怎样准备推荐算法工程师1.基本技能准备1.数据分析与数据挖掘（pandas）：缺失值和异常值处理，特征选择与构建2.具备大数据处理的相关技术hadoop或者spark基本的命令操作，MapReduce3.算法基础LR,SVM,GBDT,DNN算法原理和调优（scik...

推荐系统的功能：1.增加物品销售的熟练2.出售更多种类的物品（注意长尾效应）3.增加用户满意度4.增加用户忠诚度5.更好的了解用户需求推荐系统的运行过程可以看成一个回归问题或者分类问题，所以可以通过类似的分类/回归相关指标进行衡量，主要包括：均方根误差（RMSE） 平均绝对误差（MAE） 准确率（precision） 召回率（recall） roc曲线（tpr/...

关于学术文献推荐系统的调研报告1 引言1.1研究背景 随着大数据时代的到来，互联网在给人们的生活带来丰富多彩的同时，海量信息也导致了“信息过载”问题。对于信息使用者来说，如何从海量信息中找到自己需要的信息是一件越来越困难的事；对于信息生产者来说，如何让自己的商品在众多商家中脱颖而出，吸引大众的目...