今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它发表于2016年，作者是Google App Store的推荐团队。这年刚好是深度学习兴起的时间。这篇文章讨论

通过上面几篇文稿可以详细了解到推荐算法的种类和优缺点，对于推荐算法这块内容还有很多，之前的几篇文稿在内容程度上多少有些许遗漏，以及之前阐述的算法内容深入程度上仍旧达不到一个专业推荐系统开发人员的水平。为此，在这篇文稿中，我将会对前面阐述的遗漏内容进行补充，

通过上一篇对推荐系统的协同过滤算法进行详细的介绍后，并且给出模拟推荐案例，相信广大读者对于协同过滤算法的原理也有了一个基本的了解，以及对其中的推荐过程和使用该推荐算法的场景和优势有了一个基本的掌握。在上一篇文章的结尾部分我留了几个思考，也就是关于协同过滤算

协同过滤算法是一种利用集体智慧的方法，它类似与朋友推荐，当你想要看一个电影时，你会去询问跟你有着相同喜好的人有没有自己没看过的好电影。这就是协同过滤的核心思想。然后这些物品中评分最高的一批就是我们要推荐给被推荐的用户的物品。一般对于小型的推荐系统来说，基于

凡 AI 类的落地，都需要具备这几个基本元素才行：数据、算法、场景、计算力。本专栏分成五个模块：1 概念篇：推荐系统的理念、思考、形而上的内容；2 原理篇：推荐算法的原理介绍；3 工程篇：推荐算法的实践内容；4 产品篇：考虑产品理念及其商业价值；5 团队篇

而且不可否认NLP的很多知识肯定是跟CV相通的，类似于两个领域的机器学习底层是共享的，上层的application有所区别，这时关注的重点应该在CV的主流方法和主流工具框架上，把它嵌入到你的知识底座上面去。

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。根据 enture Beat的统计，这一举措将该网站的销售额提高了35%自此之后，个性化推荐的应用越来越广泛。用户的资

例如淘宝的猜你喜欢，抖音的XXX。用户画像是根据用户的社会属性，消费行为，生活习惯抽象出一个标签化的用户模型。不过可以根据tag进行分类后在进行推荐。因此无论基于物品的推荐算法还是基于商品的推荐算法，都是基于用户的历史数据的，对于新用户的话就会存在用户的冷

在这篇文章我们将介绍因式分解机模型，为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法，但在

原文链接：Netflix recommendations: beyond the 5 stars, . Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司，也是著名的Netflix大奖赛的发起者。如果读者希望进一步了解Netflix，建议读一

Netflix 最有价值的资产——推荐系统的面纱。在第一部分，我们将介绍 Netflix Prize 对推荐领域的贡献，Netflix. 推荐服务的主要模块，以及推荐服务如何满足网站的商业需求。在第二部分，我们将介绍我们使用的数据和模型，讨论如何将离线的机

基于物品的协同过滤算法是此前业界应用较多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix 、Hulu 、 YouTube ，其推荐算法的基础都是该算法。为行文方便，下文以英文简称ItemCF表示。本文将从其基础算法讲起，一步步进行改进并基于MovieLens 数

基于用户的的协同过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。本文将对UserCF算法原理进行讲解，并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性

另外，同类商品编号必然不同，不同类商品编号可能相同，所以我们可以用类号+编号来唯一标识一件商品。这样的id可以用long long类型存储，且按id从小到大排序就相当于题目要求的“先按类号从小到大排序，再按编号从小到大排序”的排序原则。如果我们得到一件商品

如果我们懂得了原理，知道了实际推荐系统需要考虑哪些元素之后，却在你摩拳擦掌之际，发现要先从挖地基开始，你整个人可能是崩溃的。但是事实上你没必要这样做也不应该这样做。这是因为下面的原因。因此在算法领域，以 Python 和 C++ 作为开发语言会有比较宽泛的

概述《MySQL技术内幕：SQL编程》是畅销书《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》的姊妹篇，深刻揭示了MySQL中SQL编程的精髓。这本书一共10章，全面探讨了MySQL中SQL编程的各种方法、技巧与最佳实践。第2章全面讲解了MySQL中的各种数据

科技进步极大丰富人类生活的同时,也给我们的生活带来了选择的困扰--如何快速的从头繁杂的数据中获取有价值的信息,推荐系统作为解决信息负载问题的有效方法,正在发挥着显著的作用;传统的推荐系统在处理大数据时存在的问题正在限制其性能的发挥.为了充分挖掘数据价值，提

当你在电商网站购物时，天猫会弹出“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到“你可能认识XXX“的信息；当你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。推荐算法，

常见排序建模对象-以点击率预估为例。常见排序算法及其应用场景。排序常见注意事项

在之前的两篇文章中，我们分别讲了推荐系统中的基于内容的过滤和协同过滤技术，今天我们一起看看看混合过滤。组合方法可以是以下任何一种：分别实现算法后组合推荐结果，在协同过滤中加入基于内容的过滤，在基于内容的过滤中加入协同过滤，或者，把基于内容的过滤和协同过滤整