Netflix电影推荐的百万美金比赛，把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘算法之一。也正是由于Netflix的比赛，让企业界和学科界有了更深层次的技术碰撞。引发了各种网站“推荐”热，个性时代已经到来。

1. 基于Hadoop的电影推荐系统 答辩者：李婷婷 指导老师：师智斌 2. Hadoop在大型内容推荐系统中的应用 背景  推荐效果  技术选型  技术实现  推荐系统的评测  Hadoop&Hive使用经验

，常常使人无所适从。 在这种情况下，智能推荐开始出现了。得益于计算机技术的进步，内容提供商能够对用户的爱好做出更为细致的分析，从而做出更加个性化的推荐。通过 对Netflix影片分类的深入分析，以

Spark教程可以指导你逐步了解如何使用 MovieLens 数据集,基于 协同过滤 建立一个电影推荐系统。协同过滤使用 Spark的交替最小方差（ALS） 算法。 该教程由两部分组成。第一部分是

息中提出用户想要的，推荐系统便显得极其重要了。在电商，电影，广告方面，推荐系统得到越来越广泛的应用。 一 什么是推荐系统 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品

Wuawua推荐系统是一个可配置的推荐系统，部分功能源于oryx，但核心的推荐算法将全部更新。 包含的推荐算法如下: SVD：ParallelSGD（已实现）、SVD、SVD++ RBM(V0

1. 智能推荐系统超群.com fuchaoqun@gmail.com http://www.fuchaoqun.com 2. 推荐系统介绍： http://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system

前面的两篇文章分别使用Spark mllib ALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统。 我们再来回顾一下item-base CF算法的特点： 物品

LensKit 是开源构建，研究，学习推荐系统，这是系统是 Java开发的，来自美国的明尼苏达大学，也是推荐领域知名的测试数据集Movielens的作者， 他们的推荐系统团队，在学术圈内的影响力很大，很多新的学术思想会放到这里

推荐系统实战 这周看了推荐系统实战这本书，其中基本上介绍的比较全面，但是每一部分并没有十分深入，深入的精华全部都在下方的备注当中，备注中有很多的论文，可以进行进一步的学习。 首先回顾一

两种最普遍的推荐系统的类型是基于内容和协同过滤（CF）。协同过滤基于用户对产品的态度产生推荐，基于内容的推荐系统基于物品属性的相似性进行推荐。CF可以分为基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。

化。这些特点导致传统的信息检索并不能很好的满足用户需求，我们迫切需要建设旅游推荐系统（本文中度假=旅游）。 旅游推荐系统主要面临以下几点挑战： 本异地差异大。在本地生活场景中用户需求绝大部分集中在

MyMediaLite 是一个轻量级的多用途的推荐系统的算法库。 它涉及两个协同过滤中最常见的场景： 等级预测 (1-5 范围星型评分) 通过一些点击、喜好、价格等因数的反馈进行预测 项目主页：

EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务，通 过tenant来区分不同的网站。架设EasyRec服务器，为网站申请te

Myrrix是一个完整的、实时的、可扩展的集群和推荐系统，基于Mahout实现。 主要架构分为两部分：服务层：在线服务，响应请求、数据读入、提供实时推荐；计算层：用于分布式离线计算，在后台使用分布式机器学习算法为服务层

推荐系统听上去是高大上的东西，在互联网多个场景中有广泛应用 场景1：你在google或百度的广告后台，输入一个关键词提交竞价，那么系统就会推荐很多认为你可能需要的关键词。 场景2：你在

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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

两部分，第一部分介绍佳缘用户推荐系统的 发展历史。这部分的介绍很好地反映我们对这个问题的思考和理解过程。这期间我们走了很多弯路，但也正是这些弯路让我们积累了很多婚恋交友推荐里独特的实战 经验。第二部分

最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等，也有重量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、Eas