分类归档：推荐系统

googlezon

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影片地址：http://mccd.udc.es/orihuela/epic/ols-master.swf
原版地址：http://www.robinsloan.com/epic/本片作者非常大胆的预言Google将与Amazon合并、传统­新闻媒体将衰败式微、Googlezon将击败微软Newsbo­tster，然后推出 EPIC独霸天下，非常的有趣！让人感到这­世界运转越来越快，媒体生态变化迅速，没有高瞻远瞩和创新思维与­灵活反应，大概就没有机会长存了。

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一个真实的推荐系统

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 我给大家说一个真实的推荐系统，
今天我没加班，回家去超市买点点心。
一起我在上一个公司，就不加班，没晚上我都去买点心。
今天那个妹子问我，怎么好久没来了？
我说加班！！
然后要了枣泥的点心2块。

她说，这边有豆沙的，要不要来两个？
我果断要2个。

因为天天买，所以在她的大脑里产生了大量数据，
根据我喜欢的口味,比如枣泥馅，推荐给我豆沙馅的（新品）。

豆沙馅，和枣泥馅有一个共同的特点，都是甜的。这就叫聚集。
因为妹子是卖糕点的，所以会接触有很多顾客。其他顾客，买枣泥馅的，可能也买了豆沙馅的。所以，妹子就推荐给我了。这叫协同过滤。
其实亚马逊也是这样的。没啥新鲜的东西。只不过他们计算机多而已。
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下一代个性化推荐系统

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文/王守崑

本文结合技术及社会需求发展的大背景，讲述了当前推荐系统的价值及所面临的挑战，并指出了下一代个性化推荐系统的设计思路及需要注意的问题。

作为个性化推荐系统核心的协同过滤（Collabora-tive Filtering）算法，是Goldberg等人在1992年的一篇学术论文中最早提出的。他们在这篇文章中提出一种方法，在一个新闻组中，根据 用户下载的新闻计算他们之间在口味上的相似程度，并利用这种相似程度为他们进一步推荐相关的新闻。这也是最早期的个性化推荐系统的雏形。

20世纪90年代中后期，随着电子商务的兴起，个性化推荐系统迎来了第一波高潮，几乎每个大型电子商务网站都把个性化推荐作为重要的营销手段之一。更有文献表 明早期Amazon的35%销售增量都来自它的推荐系统。Amazon的几位科学家和工程师在2000年发表的一篇关于“基于条目的协同过滤”的论文也成为了个性化推荐领域最基础的文献之一，是学术研究与工业实践相结合的典范。之后越来越多的研究者和企业界的工程师投入到了个性化推荐系统的实践中。 阅读全文 ……

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