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原创热门文章排行榜topn推荐实例

最近有一个项目中要用到热门文章排行榜，经过一番思考和努力最终做出来了，小编今天就给大家分享一下我的实践经验。大家可以参考一下说不定能让你少走弯路。热门文章最关心的是热门的计算方法，根据实际经验总结跟热门有关的几个因素有：阅读量，展示量，收藏量，转发量，点赞量及评论等。之前有思考过几个版本的公式，但最后比较满意的是：热度＝(x1*因素1+x2*因素2+...+xn*因

2017-07-29 22:34:45 3684 1

转载移动端抓包、手机抓包工具Charles使用方法

移动端抓包工具最为常用的有Fiddler和Charles, Fiddler使用方法可查看本文只讲解charles的使用方法Charles上的设置要截取iPhone上的网络请求，我们首先需要将Charles的代理功能打开。在Charles的菜单栏上选择“Proxy”->“Proxy Settings”，填入代理端口8888，并且勾上”Enable transparent HTTP pr

2017-07-18 22:16:25 1806

原创大数据推荐算法之隐语义模型(lfm)进行Top-N推荐

隐语义模型LFM（Latent Factor Model）：和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类，然后分类存在理解上的偏差：1. 编辑很难控制分类的粒度2. 编辑很难给一个物品分属多个分类3. 编辑很难决定一个物品在某一个分类中的权重用户对于一

2017-07-15 21:24:53 3132

原创大数据推荐算法之基于物品协同过滤推荐实例

ItemCF:ItemCollaborationFilter,基于物品的协同过滤算法核心思想:给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。Iterm-based的基本思想是预先根据所有用户的历史偏好数据计算物品之间的相似性，然后把与用户喜欢的物品相类似的物品推荐给用户。还是以之前的例子为例，可以知道物品a和c非常相似，因为喜欢a的用户同时也喜欢c，而用户A喜欢a，所以把c推荐给用

2017-07-14 22:16:00 9043 4

原创大数据推荐系统算法之基于内容个性化推荐

大数据推荐系统算法有很多种，今天小编和大家分享一下基本内容(Content-based)做个性化推荐的方法。基于内容推荐算法的原理很简单，就是通过分析物品的特征，计算新物品与用户历史喜欢物品的相似度，找最接近的topN个作为推荐的候选项。基于内容推荐算法的一般处理步骤以下：1.将物品的属性资料结构化2.从物品属性中提取重要特征，可根据实际情况给特征

2017-07-12 23:04:40 7835

原创 http抓包分析技巧总结

抓包分析必须先要准备好抓包工具(详细可以参考抓包工具使用详情)和多种常用浏览器 1.快速定位到html标签不要用IE浏览器，ie没有这个方法。具体就是在浏览器定位到你要分析的内容，然后鼠标点击右键,一般都可以看到有一个“审查元素”的菜单，点击浏览器就会自动定位到你对应内容的html标签位置。注：360的浏览器要用极速模式才行。 2.在源代码中快速定位

2017-07-10 22:34:59 10779

转载什么是“大规模机器学习”

海量数据场景下，通过大规模机器学习方法来充分挖掘数据集中的价值已经在很多公司里都有着非常多的应用了，相关的资料也已经很多，但仍谈不上非常的系统。将门经本人许可，转载了大规模机器学习领域2位优秀的从业者——@白刚、@杨军的回答。希望可以把这个方向的知识体系梳理得更为清晰系统化，为这个领域的从业者提供一些导引性的帮助。@白刚机器学习研究的

2017-05-01 15:30:33 1882