item-to-item

论文阅读笔记：Amazon.com Recommendations: Item-to-item collaborative filtering

文章目录Amazon.comRecommendations:Item-to-itemcollaborativefiltering电子商务推荐存在的挑战研究思路相关工作：已有的推荐算法及其不足传统协同过滤(基于用户的协同过滤)聚类模型serach-based（contented-based）methods[8]我们的工作：item-to-itemCF参考文献Amazon.comRecommendat
Bai_Yin·2022-11-21 04:57

推荐系统 --- 实时推荐系统

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
Nireus_LOVE·2020-08-03 12:51

推荐系统召回之item2vec召回

该召回手段，是基于google提出的word2vec方法，来计算不同items的隐向量，并通过计算不同items间的向量距离，来判断item-to-item间的相似度。
dreamfantacy·2020-07-11 05:53

#论文阅读#Amazon.com Recommendations: Item-to-item collaborative filtering

其实就是基本的itemcf的算法，和教材中讲的差不多，算法实现没有什么好赘述的，只是记录下在引言中看到的原来不知道的部分。首先是电商推荐面临的一些挑战，说的都是比较普遍的，但是其实针对不同的业务有不同的挑战：数据量大：Alargeretailermighthavehugeamountsofdata,tensofmillionsofcustomersandmillionsofdistinctcata
抖腿大刘·2020-06-26 22:56

【论文阅读】推荐算法-Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering

论文主要内容论文参考文献电子商务推荐算法的挑战：数据量大需要高质量实时推荐新用户冷启动问题（同时，客户数据也不稳定）三种常用解决方法：传统的协同过滤聚类模型基于搜索的方法文章提出：商品到商品的协同过滤（Item-to-ItemCollaborativeFilter）传统的协同过滤将客户表示为商品的N维向量，其中N是不同目录下商品的数量。购买或肯定评级的商品，向量分量为正，对于负面评级的商品，向量分
Penguin_zlh·2020-03-08 13:34

实时推荐系统的3种方式

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
出版圈郭志敏·2019-11-05 06:04

[论文阅读&翻译]Item-to-Item Collaborative Filtering

Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering个人感受：这篇论文首先介绍了历史上的三种算法：传统协同过滤、聚类、基于搜索的算法
Zhaohui1995_Yang·2016-05-08 17:00

Item-to-Item Collaborative Filtering

Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering个人感受：这篇论文首先介绍了历史上的三种算法：传统协同过滤、聚类、基于搜索的算法
Zhaohui1995_Yang·2016-05-08 17:00

实时推荐系统简要概述

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
suibianshen2012·2016-04-28 15:00

实时推荐系统的3种方式

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
m635674608·2016-03-24 19:25

实时推荐系统的3种方式

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
·2016-03-24 02:00

实时推荐系统的3种方式

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
-_-一条狗·2016-02-24 14:00

实时推荐系统的三种方式

1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（GrossMerchandiseVolume，即年度成交总额
mousever·2016-01-04 22:47

《Item-to-Item Collaborative Filtering》笔记

摘要：购买或者打分行为为工程师线上编程标题为妈妈线上婴儿玩具click-throughandconversionrates点击率、转化率banneradvertisements：品牌广告top-sellerlists：销售排行榜电子商务推荐的挑战：（1）千万用户、百万商品（2）许多需要实时的推荐（3）新用户冷启动问题（4）老用户兴趣太多，历史很多（5）用户数据是动态的 基本方法：过滤、聚类、搜索t
zhoubl668·2013-01-08 09:00

《Item-to-Item Collaborative Filtering》笔记

摘要：购买或者打分行为为工程师线上编程标题为妈妈线上婴儿玩具click-throughandconversionrates点击率、转化率banneradvertisements：品牌广告top-sellerlists：销售排行榜电子商务推荐的挑战：（1）千万用户、百万商品（2）许多需要实时的推荐（3）新用户冷启动问题（4）老用户兴趣太多，历史很多（5）用户数据是动态的 基本方法：过滤、聚类、搜索t
poson·2012-06-08 09:00

[论文笔记]amazon: item-to-item collaborative filtering

作者为amazon的GregLinden,BrentSmith,andJeremyYork。内容概要：1.传统的user-based协同过滤算法，复杂度为O(MN)，其中M为用户数量，N为商品数量。由于大部分的用户购买都很稀疏，只有极少数用户可能购买了大量商品，因此复杂度可以简化至O(M+N)。然而这个算法受用户数和商品数影响较大，在大多数大型系统中较难应用。2.基于聚类的推荐。首先使用聚类算法将
inte_sleeper·2012-04-11 11:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他