【推薦系統】
推薦系統是利用電子商務**向客戶提供商品資訊和建議，幫助使用者決定應該購買什麼產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據使用者的興趣特點和購買行為，向使用者推薦使用者感興趣的資訊和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大，商品個數和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的資訊和產品過程無疑會使淹沒在資訊過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量資料探勘基礎上的一種高階商務智慧型平台，以幫助電子商務**為其顧客購物提供完全個性化的決策支援和資訊服務。
發展歷程
知名團隊
主要推薦方法
推薦系統/10267357?fr=aladdin
推薦系統01推薦系統入門
這裡給出了三個主要原因 網際網路規模增長迅速，資料量資訊過載，人們很難獲得有效資訊 資料太多了，我看不過來 搜尋引擎的方式只能滿足有確切主題 知道如何描述的資訊，沒有辦法搜尋自己模糊不清的需求 人們需要個性化服務來減少不必要的工作。在這樣的背景下，推薦系統應運而生，推薦系統究竟實現了怎樣的工作，實際...
推薦演算法 入門介紹
基於流行度的推薦比較粗暴，主要是對熱點商品或者資訊的推薦。主要是根據pv uv 日均pv或分享率等資料來按某種熱度排序來推薦給使用者。優點 簡單，適用於新註冊的使用者，解決冷啟動問題 缺點 無法針對使用者提供個性化的推薦 優化方法 加入使用者分群的流行度排序，如把熱榜上的體育新聞推薦給體育迷 根據推...
推薦系統入門
因為找工作需要，在這裡記錄一下學習推薦系統的過程。希望能上岸，上岸後必傾盡所學進行更加細緻全面的分享。機器學習 深度學習 立根之本，但是略 月度計畫 1月 1.14 2月 2.1 追蹤閱讀相關 3月 3.1 差缺補漏，特徵工程，通過以往競賽學習 1月 計畫第一周 1.13 19 特徵分解 pca s...