一、推薦系統概述和常用評價指標
1.1 推薦系統的特點
(1)重要性ui>資料》演算法，就是推薦系統中一味追求先進的演算法算是個誤區，通常**研究類的推薦方法有的帶有很多的假設限制，有的考慮工程實現問題較少，推薦系統需要大量的資料整理和轉化，同時更需要考慮公司業務特性以及與現有系統的整合，方能形成推薦系統和業務之間的良性迴圈；
(3)推薦系統受到的外部干擾因素特別多（季節、流行因素等），整個系統需要不斷的迭代更新，沒有一勞永逸的事情。
如何學習推薦系統？
推薦系統常用的推薦演算法
資料探勘 推薦系統
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。為什麼要個性化推薦？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 瀏覽大量無關的資訊和產品，資訊過載問題，使用者難以獲取所需要的資訊 為每個item抽取出一些特徵來表示此item 結構化屬性如身...
資料探勘的好書 大資料探勘分析經典書籍推薦
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關於資料探勘學習中的知識補充
用於決策樹的屬性選擇函式，定義為其屬性的不純性度量，發生概率越低的事件，其所攜帶的熵越低。滿足以下幾個條件 1.當結點很純時，其度量值為0 2.當不純性最大時，其度量值最大 3.度量應該服從多 級特性，使得決策樹可以分階段建立起來。其中pi為比例值。資訊增益，即前後資訊的差值，對於決策樹分類問題而言...