联系方式 : [email_address]
什么 是推荐系统为什么 要 推荐系统
推荐系统 和你的 兴趣 不期而遇
推荐系统在互联网中
第一百 只猴子
系统自动推荐的东西还是不能 令人满意 呢
一个成功的 resys 推荐系统的影响权重: UI/UE 40% , data:30%, knowledge: 20, algorithm:10% 。   百度科学家  张栋
菜市场和高级商场 VS 目的明确 爱逛 , 发现新东西
内容 贫乏 ,只想依靠算法 功能单一,难以满足用户 用户可以找到自己需要的内容
学术界和现实系统的差距 学术界 现实系统
物品 DNA 难以获取
推荐系统中的算法 1. 关联规则 2. 聚类 / 分类 3. SVD 4. 过滤
物品 DNA-- 标签 (tag) 的魅力
做推荐是在一条没有终结的马路上一边攒车一边开车,教科书、 论文里的东西都是基本的零件,中间碰到各种奇奇怪怪的算法 都可能被捡起来装到车上。 豆瓣 CEO  杨勃  ( 阿北 ) 综合算法应用
一切都在细节 1. 算法简约 2. 数据的一些优化 3. 。。。。
评价标准 Normalized Discounted Cumulative Gain ( NDCG ) 其中:
参考资源: ReSysChina :  http://www.resyschina.com/ 智能推荐系统:  http://www.slideshare.net/fuchaoqun/ss-1451423 如何做好推荐系统:  http://w...
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互联网中推荐系统介绍

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  1. 1. 联系方式 : [email_address]
  2. 2. 什么 是推荐系统为什么 要 推荐系统
  3. 3. 推荐系统 和你的 兴趣 不期而遇
  4. 4. 推荐系统在互联网中
  5. 5. 第一百 只猴子
  6. 6. 系统自动推荐的东西还是不能 令人满意 呢
  7. 7. 一个成功的 resys 推荐系统的影响权重: UI/UE 40% , data:30%, knowledge: 20, algorithm:10% 。 百度科学家 张栋
  8. 8. 菜市场和高级商场 VS 目的明确 爱逛 , 发现新东西
  9. 9. 内容 贫乏 ,只想依靠算法 功能单一,难以满足用户 用户可以找到自己需要的内容
  10. 10. 学术界和现实系统的差距 学术界 现实系统
  11. 11. 物品 DNA 难以获取
  12. 12. 推荐系统中的算法 1. 关联规则 2. 聚类 / 分类 3. SVD 4. 过滤
  13. 13. 物品 DNA-- 标签 (tag) 的魅力
  14. 14. 做推荐是在一条没有终结的马路上一边攒车一边开车,教科书、 论文里的东西都是基本的零件,中间碰到各种奇奇怪怪的算法 都可能被捡起来装到车上。 豆瓣 CEO 杨勃 ( 阿北 ) 综合算法应用
  15. 15. 一切都在细节 1. 算法简约 2. 数据的一些优化 3. 。。。。
  16. 16. 评价标准 Normalized Discounted Cumulative Gain ( NDCG ) 其中:
  17. 17. 参考资源: ReSysChina : http://www.resyschina.com/ 智能推荐系统: http://www.slideshare.net/fuchaoqun/ss-1451423 如何做好推荐系统: http://www.slideshare.net/QinyuanFeng/ss-8477919 动态推荐系统关键技术研究: http://www.slideshare.net/xlvector/ss-8074122 智能 Web 算法: http://book.douban.com/subject/6545083/
  18. 18. 感谢欣赏
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