1. Scikit Flow介绍和源码分析

2. EM算法原理和应用

3. 商品搜索引擎---推荐系统设计

4. 模式识别笔记

5. 博客-论文，caffe

6. 语义分析方法

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推荐系统读书笔记

协同过滤推荐

1. 基于用户的最近邻推荐

输入：用户-物品的评分矩阵，待预测用户
思路：

• 找到与目标用户过去有相似偏好的用户组，作为近邻用户。
• 对每一个目标用户没有打分的物品，利用邻近用户的打分做预测

前提假设：

• 用户过去偏好相似，这用户将来偏好相似
• 用户偏好不随时间改变

例子

Pearson方法计算用户相似度 通过最近邻用户预测物品评分

小结

• Pearson相关系数取值是-1~1的，1代表强正相关，-1代表强负相关。
• Pearson考虑了不同用户不同的评分范围，因为每次计算的都是与平均数的差值。
• 没有考虑到，用户间对于冷门物品的共同偏好，相比于热门物品来说，价值更大，但是目前没有考虑到
• 还有其他衡量用户相似度的方法：改进余弦相似度，Spearman秩相关系数，均方差
• 近邻用户选择，上文为方便说明只选了1个，可以选择K个最近邻，实践中20~50的效果不错

2. 基于物品的最近邻推荐

输入：用户-物品的评分矩阵，待预测用户
思路：

• 找到目标用户对于待预测物品的相似物品的评分。
• 根据相似物品的评分按照权重计算得到的平均值进行计算

余弦夹角计算相似度 改进的余弦夹角

协同过滤的其它话题

1. 评分

• 显式评分需要用户额外付出，用户会因为得不到任何好处而放弃评价，因此需要收集隐式评分，例如买了一个商品，在某商品详情页停留很久，都可以作为正向意图
• 推荐系统冷启动，可以利用用户附加信息对用户进行分类，例如年龄，性别，教育程度等。
• 数据稀疏问题，利用假设用户偏向有传递性，由此增强额外信息矩阵。例如User1 -> Item1 -> User2 -> Item2推荐路径长度是3，可以拓展为5或其他更长情况

2. 基于模型的推荐

• 推荐系统使用矩阵因子分解的方法，从评分模式中抽取一组潜在的因子，通过这些因子向量来描述用户和物品
• SVD将高度相关且一起出现的词语作为单独因子，把大的矩阵向量差分成更小阶的近似矩阵
• PCA主成分分析对评分数据预处理，过滤出数据中最重要的方面来解释大多数变量，经过PCA处理后的数据，原始评分数据被投射到最相关的主特征向量上

3. 关联规则挖掘

• 关联规则应用到推荐就是自动发现规则。
• 关联规则的衡量标准是支持度和可信度
• 所有的正向评分都记做一次购买行为
• 得到的规则是：喜欢物品1的同时喜欢物品5