返回信息流对推荐系统很感兴趣,但不知如何下手,求大神指点[ema1][ema23]
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #16291同步于 2015/6/28
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ML_DM机器人发帖
求大神 介绍推荐系统
xiaonancc77
2015/6/28镜像同步15 回复
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9 条回复
以前做过一点..还是看基础的论文和教程吧..再下个预测评分之类的数据集,自己写下算法跑跑..
不过自己搞只是了解下推荐算法,要提高实战水平的话可能还是找些实习或项目靠谱..感觉对于推荐系统 跑数据集和线上使用差别挺大的..而且推荐算法也只是推荐系统的一部分而已
嘿嘿,很感谢呢,你有比较推荐的教程吗?
【 在 hoshizora 的大作中提到: 】
: 以前做过一点..还是看基础的论文和教程吧..再下个预测评分之类的数据集,自己写下算法跑跑..
: 不过自己搞只是了解下推荐算法,要提高实战水平的话可能还是找些实习或项目靠谱..感觉对于推荐系统 跑数据集和线上使用差别挺大的..而且推荐算法也只是推荐系统的一部分而已
十分感谢哈!~
【 在 chinapds 的大作中提到: 】
: http://recommender-systems.org/
: 今天刚发现这么个网站
初步了解的话可以看下 推荐系统实践 ,对应算法部分再搜博客看,其实感觉常用的也就是 协同过滤,SVD,SlopeOne,聚类这些基础的算法,不像机器学习有很多复杂的模型..具体实现和使用可以看mahout
【 在 xiaonancc77 的大作中提到: 】
: 嘿嘿,很感谢呢,你有比较推荐的教程吗?
哈哈 十分谢谢!~
【 在 hoshizora 的大作中提到: 】
: 初步了解的话可以看下 推荐系统实践 ,对应算法部分再搜博客看,其实感觉常用的也就是 协同过滤,SVD,SlopeOne,聚类这些基础的算法,不像机器学习有很多复杂的模型..具体实现和使用可以看mahout
:
安利 http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/ 对入门非常好
十分感谢哈
【 在 renClara 的大作中提到: 】
: 安利 http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/ 对入门非常好