大数据
山猪爸
这个作者很懒,什么都没留下…
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Storm在推荐系统中的应用
Storm简介 apache开源社区项目Storm,是一款分布式实时计算系统。它之上的应用易于开发与部署。关于他们的介绍,请移步http://storm.apache.org/,那里有更官方且全面的介绍。 我们利用Storm擅长基于数据流并行计算的优势,弥补Hadoop在实时计算方面的缺憾。这些使用日志采集系统(比如基于Kafka或者Scribe)作为输入源计算出来的实时结果,将为原创 2015-10-12 15:49:25 · 5193 阅读 · 1 评论 -
基于用户行为的兴趣标签模型
随着网站规模的扩大,内容也相应的与日俱增,涵盖的频道也越来越繁杂,在如此海量的信息平台下,如何更好的服务用户成了各门户网站的首要任务。从用户需求的角度考虑,对内容的判断标准无疑是用户对此内容是否感兴趣。“千人千面”算法在互联网行业已经不是个新鲜的词汇,但如何做到对用户兴趣的精准匹配仍是难点,特别是对图片、视频等非文本内容来说,因为本身缺乏描述性文本,因此兴趣标签成为一种非常重要的语义素材。本文主要介原创 2015-10-29 11:07:29 · 26750 阅读 · 5 评论 -
说说标签算法在视频推荐的那些事儿
这篇博客记录了个性化推荐组2015年下边年,在优酷土豆进行标签推荐算法的工作中的遇到的问题和一些方法上的尝试,另一方面也和各位分享下在做过的那些事儿和踩过的那些坑。原创 2016-02-03 00:02:46 · 18173 阅读 · 2 评论 -
基于RNN的个性化电影推荐尝试
基于RNN的个性化电影推荐尝试随着深度学习在工业界的应用越来越多,优酷土豆尝试在视频推荐领域中利用深度学习方法,提高视频推荐的准确性,为用户提供优质的视频推荐服务。本次为大家分享在个性化电影推荐上的尝试,利用RNN的序列模型进行用户电影推荐。视频推荐问题目前常用的个性化推荐包括:基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法。在视频网站中的个性化推荐中,基于协同过滤的个性化推荐算原创 2016-09-26 15:54:16 · 8220 阅读 · 6 评论 -
RBM and NADE TO Collaborative Filtering
RBM and NADE TO Collaborative Filtering最近在看深度学习在推荐算法上应用,本篇是hulu公司同事的ICML的文章A Neural Autoregressive Approach to Collaborative Filtering,介绍了利用NADE进行电影推荐的方法,在NETFX的数据集上取得了不错的结果,本文主要是学习和记录笔记,学习NADE-CF,并记录所原创 2016-09-26 15:54:42 · 1056 阅读 · 0 评论