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

可以说是全拜谷歌吹起了「大数据」这阵春风，近几年业界对于数据挖掘人才的需求持续高涨，而推荐系统一直是数据挖掘岗位的必修课。一联系到数据挖掘，总会给人高深莫测的错觉，以为推荐系统也是数学神童的专属领域。万万没想到，自己并不是数据挖掘科

Predict.io，目前最实用的开放源码推荐系统，重要的是成熟度很高并且大数据ready，原始数据存储支持Hadoop/MongoDB，支持多种单机和分布式推荐算法：协同过滤，KNN，SVD++等，支

在《程序员》杂志12期A中，我们介绍了推荐系统的数学原理和应用案例，本章将继续讲述推荐系统的应用案例。为了说明推荐系统的详细实施方案，本章首先详细介绍了一个音乐系统推荐的实施案例，之后为了让读者清晰大型推荐系统的原理，简要介绍一个淘宝周边兴趣点推荐的技术方案。

基于.NET框架的C#开发（也有Java版本），作者基本来自德国、英国等欧洲的一些高校。 除了提供了常见场景的推荐算法，MyMediaLite也有Social Matrix Factorization这样独特的功能

Crab是基于Python开发的开源推荐软件，其中实现有item和user的协同过滤。 特性: Recommender Algorithms : User-Based Filtering and

active development (when I have time :) EasyRec Java and Rest based recommendations. Abandoned Mahout

推荐系统介绍 自从1992年施乐的科学家为了解决信息负载的问题，第一次提出协同过滤算法，个性化推荐已经经过了二十几年的发展。1998年，林登和 他的同事申请了“item-to-item”协同过

。由于推荐系统是兴趣点系统的核心，所以接下来，我们将介绍推荐系统。推荐系统是一个很庞大的课题，将分成两期予以介绍：本期讲述推荐系统的设计方法，包含推荐系统的数学基础和设计原理。 关于推荐系统有很多

最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一

建立java工程，导入需要的jar包 import java.io.*; import java.util.*; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model

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Java编码规范 Java编码规范 1 1. 说明 3 1.1 为什么要有编码规范 3 1.2 版权声明 3 2. 文件名(File Names) 3 2.1 文件后缀(File Suffixes)

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要不如多堆几个模型，想入手实际问题的小朋友又不知道怎么提取 feature来建模型。我就用个性化推荐系统做个例子，简单说说特征工程在实际的问题里是怎么做。 定义 特征工程 Feature Engineering