求教machinelearning方面recommendation system的tech blog# JobHunting - 待字闺中
r*g
1 楼
machine learning 方面的同学或大牛，求推荐recommendation system 方面的好的
paper, 据说amazon的这个已经是old fashioned, 求科普这方面的，多谢了
paper, 据说amazon的这个已经是old fashioned, 求科普这方面的，多谢了
r*l
2 楼
做recommendation的话matrix factorization必读啊，易用结果好，所以挺
popular的，原来netflix prize的paper，现在factorization machine都可以读一读。
其实recommendation也是一种ranking problem, ranking适用的approach也都一样用
【在 r******g 的大作中提到】
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r*g
3 楼
RAIL,多谢哈，以为帖子每人回。 以前听一个牛人说amzon过时乐，2006出了新的技术
，应该就是netflix prize引出的。顺便发一下自己查到的，greg linden的 Amazon
recommmendaton， 比较老的report了，还有mahout, 好像比weka更实用，注重
scalability。再问下，有没有ranking problem的牛paper？google的ranking 技术保密
【在 r**l 的大作中提到】
: 做recommendation的话matrix factorization必读啊，易用结果好，所以挺
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q*3
4 楼
search了一下用matrix factorization做recommendation的内容，感觉用non-negative
matrix factorization应该更好啊，至少能给这种现实的应用以物理解释，不明白如
果用matrix factorization出现负值在rating系统里怎么理解
另外前辈能介绍下做ranking的经典approach吗？
【在 r**l 的大作中提到】
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matrix factorization应该更好啊，至少能给这种现实的应用以物理解释，不明白如
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【在 r**l 的大作中提到】
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s*5
5 楼
PageRank的paper怎么保密了？找找就能找到
保密
【在 r******g 的大作中提到】
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保密
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v*k
6 楼
经典approach就是人肉rulebase排序。
negative
【在 q*********3 的大作中提到】
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: 果用matrix factorization出现负值在rating系统里怎么理解
: 另外前辈能介绍下做ranking的经典approach吗？
a*n
7 楼
现在是不是netflix没有这个功能了？我好想只看见根据我看过的单个电影的list。
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