網路中的資訊量呈現指數式增長，隨之帶來了資訊過載問題。推薦系統是大資料時代下應運而生的產物，目前已廣泛應用於電商、社交、短視訊等領域。本文將針對推薦系統中基於隱語義模型的矩陣分解技術來進行討論。 N

本文將利用python構建一個簡單的推薦系統，在此之前讀者需要對pandas和numpy等資料分析包有所瞭解。 什麼是推薦系統？ 推薦系統的目的是通過發現數據集中的模式，為使用者提供與之最為相關的資訊。當你訪問

機器之心 轉載 2018/10/07 12:41 推薦系統頂會 RecSys2018 最佳論文獎出爐！因果嵌入推薦與使用者研究成為焦

To Be Continued也就是繼續播放模式，在國外比較常見。這篇文章的原文來自To Be Continued。這不是完全和完整的翻譯稿，而是我個人認為的重要部分。如果發現有任何侵權行為。請聯絡我。

本文主要總結和翻譯自 Learning a Personalized Homepage 。但這並不是完全和完整的翻譯稿。 正如我們在之前的部落格文章中所描述的那樣，在Netflix，我們廣泛使用個性化，

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash 你是否有過這樣的疑惑：為什麼Netflix，Amazon，Google總能推薦到你

原文來自 Innovating Faster on Personalization Algorithms at Netflix Using Interleaving 。如發現任何侵權行為，請聯絡我。 N

A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies @somtian 推薦 #Reco

最近，流媒體音樂服務平臺Spotify與基因測試公司Ancestry.com進行合作，使用者關聯帳號之後，可以通過基因測試的結果給得到個性化音樂的推薦。如果使用者有西班牙血統，Spotify將推薦弗朗明哥舞曲，

感謝閱讀「美圖資料技術團隊」的原創文章，關注公眾號，後臺回覆 蔣文瑞 可獲取本次分享的完整 PPT，搭配文章看更清晰哦～ 隨著深度神經網路在語音和影象識別上取得的巨大成功，AlphaGo 戰勝人類圍棋頂

在上一篇，給大家介紹了實現精準推送的第一步：建立使用者畫像，大家可以回顧看看。完成使用者畫像的建立後，想要實現精準推送的簡單很多。 本篇將會給大家介紹一些基礎的推薦演算法，並以其中基於物品的協同過濾演算法為例

通過前六篇文章的介紹，大家應該對推送系統的整體運作流程有清晰的瞭解。本篇開始將會從資料和運營層面對推送進行更深入的介紹，力求把推送的效果最大化，也和大家一起把推送系統研究到極致。 想要通過推送達成

最近總有幾位關注者希望我們可以分享一些“推薦系統”類的乾貨，最近正好一不小心看到一篇比較好的博主寫的推送，在此我通過自己理解和該博主的內容，為大家帶來一次推薦系統的分享！ 前言 隨著電子商務的發展，網

邦哥推薦： 痛苦、猶疑和艱難是人生的常態。這10位創業CEO，有的已經長成了上市公司，有的是增速最快的獨角獸，有的創業者擁有明星光環，有的則是看準了一個市場空白正在努力拓展著自己的疆域.

image 羊毛出在羊身上，這句話已深入人心。這是傳統經濟的典型模式，舉個例子來說，你在買車時，有些4S店會承諾給你送很多禮品，有時甚至推薦你使用零首付去分期付款買車