Recommender

推荐系统的作用和问题

推荐系统（recommendersystems）是利用信息过滤技术向用户推荐其可能感兴趣的信息。推荐系统是有别于信息分类和信息搜索的信息处理方式。
sulliy·2011-08-07 13:00

博士论文答辩PPT

动态推荐系统关键技术研究 ViewmorepresentationsfromLiangXiang.您可能也喜欢：PapersaboutSerendipityinRecommenderSystemsRSSE2010SecondInternationalWorkshoponRecommendati
xlvector Roger·2011-05-23 23:00

【统计技术】关联分析_推荐系统

     关联分析与推荐系统  AssociationAnalysis&Recommender SystemsBy大路 主要内容 推荐系统概念推荐系统将成为未来十年里最重要的变革，社会化网站将由推荐系统所驱动
wireless_tech·2011-05-10 16:00

Recommender system based on hadoop

引用 hadoop jar mahout-core-0.4-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.pseudo.RecommenderJob -Dmapred.input.dir
yuhai.china·2011-05-01 22:00

Recommender system based on hadoop

引用 hadoop jar mahout-core-0.4-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.pseudo.RecommenderJob -Dmapred.input.dir
yuhai.china·2011-05-01 22:00

【译】mahout in action 3.3 内存中的DataModel

这是个抽象概念，在Mahout中，recommender的输入数据是DataModel。DataModel的实现为各种推荐器算法需要的数据提供了有效的使用。
奔跑的羚羊·2011-03-14 10:00

【译】mahout in action 3.1 Preference对象

所以，Mahoutrecommenders的输入数据是一组简单的“userID”,“itemID”,和“评分数据”元组，当然，这是一个大的集合。评分数据有时候会被省略。
奔跑的羚羊·2011-03-01 22:00

【译】mahout in action 2.4 评估的精确和调用

我们也可以得到一个关于recommender问题的更宽广的看法：对生产recommendations我们不用必须估计首选项值。没必要总是对用户提供估计的首选项值。
奔跑的羚羊·2011-03-01 21:00

【译】mahout in action 2 推荐器介绍

介绍第一个Recommender 。推荐引擎的精确度评估 。评估一个引擎的准确度和召回 。
奔跑的羚羊·2011-02-25 15:00

【译】mahout in action 1.2 推荐引擎Recommender Engines

推荐引擎是当今使用中最直接的，可辨别的机器学习技术。我们已经都看到了，试图推荐基于我们过去行为的书本、影视或文章的服务或网站。它们努力推断出爱好和首选项，以及辨认有兴趣的未知项目：。亚马逊网站在部署推荐上可能是最著名的商业网站。基于购买和用户浏览，亚马逊推荐可能有兴趣的书本或其他项目。看图1.2.。Netflix同样推荐可能有兴趣的DVD，而且它之所以著名，是因为提供1000000美元的奖励给那些
奔跑的羚羊·2011-02-25 09:00

Mahout基于hadoop的推荐器（Recommender）

在那单个机器上测试 进入事例目录，执行： mvn -q exec:java -Dexec.mainClass="org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.pseudo.RecommenderJob
奔跑的羚羊·2011-02-24 16:00

About Recommender Systems

AboutRecommenderSystemsRecommendersystemsaresoftwareapplicationsthataimtosupportusersintheirdecision-makingwhileinteractingwithlargeinformationspaces.Theyrecommenditemsofinteresttousersbasedonpreferen
cserchen·2011-02-15 17:00

How Computers Know What We Want — Before We Do

(July2004),Usingviewingtimetoinferuserpreferenceinrecommendersystems.,AAAIWorkshopinSemanticWebPersonalization
cserchen·2011-02-15 16:00

推荐系统：Recommender Systems 简介

Writtenbyguwendongon2006-10-14—LeaveaComment本文可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处与版权信息。http://www.guwendong.com/post/2006/recsys_intro_1.html本文是关于推荐系统的系列研究文章之一，其他内容将陆续发布。这些内容，大多数来自我在2004年底完成的一篇项目方案建议书。放在这里，抛砖
G_beginner·2011-02-14 13:00

推荐系统：Recommender Systems 简介

Written by guwendong on 2006-10-14 — Leave a Comment 本文可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 与 版权信息。 http://www.guwendong.com/post/2006/recsys_intro_1.html 本文是关于推荐系统的系列研究文章之一，其他内容将陆续发布。这些内容，大多数
ZhangChuang·2011-02-14 13:00

第五章 MongoDb索引优化 5.2

（借鉴上面地址）a.单列索引MongoDB的官方文档上面是这样说的:DocumentsasKeysIndexedfieldsmaybeofanytype,includingdocuments:往数据库recommender
jooben·2010-08-02 21:17

第五章 MongoDb索引优化 5.2

（借鉴上面地址）a.单列索引MongoDB的官方文档上面是这样说的:DocumentsasKeysIndexedfieldsmaybeofanytype,includingdocuments:往数据库recommender
jooben·2010-08-02 21:17

第五章 MongoDb索引优化 5.2

（借鉴上面地址）a.单列索引MongoDB的官方文档上面是这样说的:DocumentsasKeysIndexedfieldsmaybeofanytype,includingdocuments:往数据库recommender
乐少黑板报·2010-08-02 21:17

简单介绍个性化推荐系统

版权信息:可以任意转载, 转载时请务必以超链接形式标明文章原文出处 ,谢谢 原文出处: http://brianlicn.appspot.com/2010/07/9/introduction_to_recommender_system.html
kingoal·2010-07-09 12:00

mahout推荐算法之slope one

原文http://books.dzone.com/articles/slope-one-recommenderhttp://en.wikipedia.org/wiki/Slope_One对于上面的数据，
fuyangchang·2010-06-04 08:00

test

package edu.bupt.recommender.jena; import java.util.*; import com.hp.hpl.jena.db.*; import com.hp.hpl.jena.ontology
fhtdy2004·2009-06-10 17:00

Struts 注解配置例子及redirect,redirectAction,chain的区别

Struts注解配置例子及redirect,redirectAction,chain的区别 1 package edu.b.recommender.actions; 2  3 import org.apache.struts2
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索·2009-05-03 20:00

an excellent blog about recommender system

不经意的找到的一个blog：http://www.guwendong.cn/上面有大量的关于推荐系统和collaborativefiltering的相关资料。作者在这方面的研究很深入也很广泛，真是难得！
historyasamirror·2008-11-19 10:00
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