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推荐系统

推荐系统:割裂还是拉近用户
推荐系统:割裂还是拉近用户
计算机驱动的推荐系统旨在帮助消费者在海量选择中提供导航,随着推荐系统的兴起,各种问题也开始不断涌现,信息来源的超个性化是否会让整个社会形成割裂? 在对消费者购买模式进行的一项全新调查发现,情况是截然相反 ...
史上代码最少的协同过滤推荐引擎
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R实现的item-based CF推荐算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 # 读入数据,原数据是user-subject的收藏二元组 data = read.table('data.dat', sep=',', header=TRUE) # 标识use ...
个性化、精准营销等数据挖掘论文汇集
个性化、精准营销等数据挖掘论文汇集
共27篇,目录如下:Web 上的数据挖掘技术和工具设计Web 使用模式挖掘的研究Web数据挖掘与个性化搜索引擎综述Web挖掘在基于标签的个性化推荐中的应用点击流:一种研究网上消费者的新范式电子政务系统中面向公众的个性 ...
个性化推荐产品研究:谈微博内容的信息过滤
个性化推荐产品研究:谈微博内容的信息过滤
个性化推荐本来是一个技术性很强的话题,但本文重点仅仅讨论推荐过程中的“道理”,不涉及任何深邃难懂的技术。本文的讨论主要以Zite和当前几款微博过滤产品基本特征作为参照。
“推荐搜索”井喷需闯7道关
“推荐搜索”井喷需闯7道关
全球互联网用户超过10亿,每个用户每次在进行互联网互动时都会产生大量的数据。从这些数据中找到信息之间的联系,分析出来其中规律,从规律中挖掘出用户需求,并根据需求向用户推荐满足他需求的信息,这是推荐引擎做 ...
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