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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在官方博客发布文章，介绍了自己的个性化和推荐系统架构。文章开头，他们指出： 要开发出这样的一个软件架构，能够处理海量现有数据、响应用户交互，还要易于尝试新的推荐方法，这可不一点都不容易。 接下来，文章贴出

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、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内容推荐 基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上...

基于item的推荐是常用并且高效的一种推荐方式，最重要的是它可以做实事推荐。

其实说参考也不准确，准确地说应该是半翻译半学习笔记。 仔细整理一遍，感觉还是收获很大的。 线性代数相关知识： 任意一个M*N的矩阵A（M行*N列，M>N），可以被写成三个矩阵的乘机： 1.U：（M行M列的列正交矩阵） 2.S：（M*N的对角线矩阵，矩阵元素非负） 3.V：（N*N的正交矩阵的倒置） 即A=U*S*V‘（注意矩阵V需要倒置） 直观地说： 假设我们有一

Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 推荐算法。 Slope One 算法试图同时满足这样的的 5 个目标： 易于实现和维护：普通工程师可以轻松解释所有的聚合数据，并且算法易于实现和测试。运行时可更新的：新增一个评分项，应该对预测结果即时产生影响。高效率的查询响应：快速的执行查询，可能需要付出更多的空间占用作

关于推荐引擎         如今的互联网中，无论是电子商务还是社交网络，对数据挖掘的需求都越来越大了，而推荐引擎正是数据挖掘完美体现；通过分析用户历史行为，将他可能喜欢内容推送给他，能产生相当好的用户体验，这就是推荐引擎。 推荐算法Slope one的原理         首先Slope one是一种基于项目的协同过滤算法（Item-based Recommendation），简单介绍这种

SVD++ refers to a matrix factorization model which makes use of implicit feedback information.In general, implicit feedback can refer to any kinds of users' history information that can help i

by Xavier Amatriain and Justin Basilico (Personalization Science and Engineering) In part one of this blog post, we detailed the different components of Netflix personalization. We also expla

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、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内容推荐 基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作

Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB) 基本也会是其中的一部分。       CB应该算是最早被使用的推荐方法吧，它根据用户过去喜欢的产品（本文统称为

lope One 其基本的想法来自于简单的一元线性模型 $w = f(v) = v + b$。已知一组训练点 ${(v_i, w_i)}_{i=1}^n$，利用此线性模型最小化预测误差的平方和，我们可以获得 利用上式获得了$b$的取值后，对于新的数据点$v_{new}$，我们可以利用 $w_{new} = b + v_{new}$ 获得它的预测值。 直观上我们可以把上面求

一、推荐系统概念 1、推荐系统定义 维基百科：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。 推荐系统大体可分为两类，即个性化推荐和非个性化推荐。 2、推荐系统作用 从用户角度： 提高用户忠诚度帮助用户快速找到商品 从网站角度： 提高网站交叉销售能力提高成交转化率 好的推荐系统更像一

Slope One 算法试图同时满足这样的的 5 个目标： 易于实现和维护：普通工程师可以轻松解释所有的聚合数据，并且算法易于实现和测试。 运行时可更新的：新增一个评分项，应该对预测结果即时产生影响。 高效率的查询响应：快速的执行查询，可能需要付出更多的空间占用作为代价。 对初次访问者要求少：对于一个评分项目很少的用户，也应该可以获得有效的推荐。 合理的准确性：与最准确的方法相比，...