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个性化服务技术综述 PDF
对个性化服务技术中用户描述文件的表达与更新、资源描述文件的表达、个性化推荐技术、个性化服务体系结构以及该领域的主要研究成果进行了综述.通过比较现有原型系统的实现方式,详细讨论了实现个性化服务的关键技术.此外,分析了3个具有代表性的个性化服务系统.最后对个性化服务技术进一步研究工作的方向进行了展望.
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-07-30
文件大小:595kb
提供者:
tempqq
个性化推荐与Web预取技术对比.pdf
随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,准确预测Web用户的访问行为并且进行合 理推荐对于一个网站来说极其重要,而提高用户访问效率、减小用户感知延时的主要方法有页面预取技术和 Web个性化推荐技术等.系统地比较了个性化推荐技术与预取技术的功能和特点,深入分析了二者在提高网络 服务质量和用户访问效率方面的关键技术.
所属分类:
电子政务
发布日期:2011-05-19
文件大小:390kb
提供者:
wumhwumh
在Eclipse中使用SVN与CVS代码管理工具管理项目
笔者有幸接触过以下几种常用的配置管理工具:VSS、SVN、Clearcase,在此做一个小小的总结,并Ctrl+C了以前一些网友的对比评论,不一定准确,只是希望通过这些总结对自己和初学者有所帮助。如果想进一步了解这些工具,请baidu和google,如果想深入了解,敬请到图书馆借书并实践。一、 Visual Source Safe( 简称 VSS )VSS是微软的产品,是配置管理的一种很好的入门级的工具。VSS最初的名字叫Source Safe,是一家小公司的产品,92年曾经获了最佳小型管理工
所属分类:
Java
发布日期:2011-11-18
文件大小:4mb
提供者:
l_ji_l
Alibaba个性化推荐数据产品与应用
*个性化推荐PPT,介绍了*数据业务以及所应用的数据挖掘以及相关领域技术。
所属分类:
电子政务
发布日期:2012-11-23
文件大小:5mb
提供者:
riverstrings
电子商务个性化推荐算法设计与实现
推荐算法是推荐系统中最核心的部分,在很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。协同过滤推荐根据与用户兴趣爱好相同或相似的其他用户的评价产生推荐,个性化程度高,是目前应用最广泛、最成功的推荐技术,但它在实际应用中还存在很多缺陷:如预测评分中用户相似性计算不准确,实时性差、推荐精度不高等。
所属分类:
电子商务
发布日期:2013-04-24
文件大小:2mb
提供者:
zlx2900
协同推荐与关联规则的区别
本文简述了:什么是关联规则,什么是协同过滤推荐,及两者的联系。指出了关联规则的推荐面向事务的;而协同推荐则基于用户在一段时间内的购买偏好,是个性化的推荐。
所属分类:
互联网
发布日期:2013-06-05
文件大小:64kb
提供者:
zhengjian8972
个性化推荐系统资料整理(非原创)
个性化推荐系统是当下非常热门的话题,该文件中包含了推荐系统的架构思想与各种优化算法。
所属分类:
Java
发布日期:2013-07-18
文件大小:44mb
提供者:
wan560
个性化推荐数据产品与应用
个性化推荐的设计与逻辑处理
所属分类:
C/C++
发布日期:2013-11-04
文件大小:5mb
提供者:
wumediawoz
个性化推荐系统技术与应用
个性化推荐技术是电子商务推荐系统中核心、关键的技术,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣,很好的推荐系统文档,介绍了当今最火热的电子商务推荐系统的技术结构和细节很实用 很好
所属分类:
Java
发布日期:2013-11-27
文件大小:3mb
提供者:
mockingbirds
美团推荐算法实践
美团作为国内发展较快的 O2O 网站,有着大量的用户和丰富的用户行为,这些为推荐系统的应用和优化提供了不可或缺的条件,这篇文章介绍了美团在推荐系统的构建和优化过程中的一些做法。
所属分类:
讲义
发布日期:2015-01-23
文件大小:1mb
提供者:
idealist01
沈国阳:美团推荐系统的整体框架及关键工作
美团推荐与个性化团队技术经理沈国阳来到CSDN在线视频分享平台,为我们深度解析美团本地生活服务推荐的工作经验,并与群友进行互动交流。沈国阳重点介绍了美团推荐系统的架构和特色,以及在排序层面的主要工作。视频:http://www.csdn.net/article/2015-08-13/2825455
所属分类:
互联网
发布日期:2015-08-14
文件大小:824kb
提供者:
happytofly
个性化推荐
关于大数据的用户个性化推荐与精准营销的相关文献,涉及算法和具体应用
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2018-03-16
文件大小:9mb
提供者:
qq_40693623
机器学习中的数据清洗与特征处理综述 -美团点评技术团队
随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一 个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支 持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技 术,例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等,为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部 公开课"机器学习InAction系列"讲过,本博客的内容主要是讲座
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-02-25
文件大小:589kb
提供者:
qq_40841714
布尔矩阵与个性化推荐系统(原创)
NULL 博文链接:https://zhangdp.iteye.com/blog/578863
所属分类:
其它
发布日期:2019-03-17
文件大小:6kb
提供者:
weixin_38669628
百分点推荐引擎-大数据与个性化技术实践.pdf
百分点推荐引擎-大数据与个性化技术实践。介绍了百分点推荐引擎-大数据与个性化技术实践。百分点推荐引擎-大数据与个性化技术实践。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-09-01
文件大小:2mb
提供者:
sheguiwei
MIND: Microsoft News Recommendation Dataset 介意:Microsoft新闻推荐数据集-数据集
新闻推荐是个性化新闻服务的重要技术。与已被全面研究的产品和电影推荐相比,新闻推荐的研究要有限得多,这主要是由于缺乏高质量的基准数据集。 MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets..txt MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets..zip
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:51mb
提供者:
weixin_38745233
NewsRecommend:新闻推荐系统-源码
新闻推荐 基于协同过滤算法的新闻推荐系统,项目分前先前与爬虫。 实现热点新闻推荐以及个性化新闻推荐。 喜欢的话,可以点个star奥。 项目分支 main:主分支,保存最新的可预览状态。 dev:Mac上的开发分支 dev-win:赢得上级开发分支 不同分区使用的数据库名称可能并相邻,以各个分区中的NewsRecommend.sql文件为准 数据库NewsRecommend.sql MySQL引入自动建库 爬虫蜘蛛 运行 爬虫独立运行获取数据后写入数据库,数据来源为今日头条,需要python
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:5mb
提供者:
weixin_42139302
基于内容相似度计算的大规模数据个性化推荐方法
推荐算法已广泛用于从许多领域的海量数据中为用户发现有趣的内容。 但是,随着用户需求的多样化,推荐的准确性和效率成为提高用户满意度的重要考虑因素。 本文通过将搜索词与个性化搜索参考词相结合来重新定义内容相似性的概念,并描述它们的维数,然后通过定义当前关键词,分类项目和分类之间的汉明距离,提出内容相似度的计算方法。历史关键字。 通过支持向量数据描述(SVDD)的预处理,我们可以从分类项目的个人偏好中找到特定倾向,并提出最终推荐结果,从高相似到低相似。 仿真实验表明,在我们的大规模数据集上,我们提出的
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-04
文件大小:298kb
提供者:
weixin_38670707
机器学习中的数据清洗与特征处理综述
随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术,例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等,为公司创造了巨大的价值。本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课”机器学习InAction系列”讲过,本博客的内容主要是讲座内容的提炼和
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:264kb
提供者:
weixin_38689922
机器学习中的数据清洗与特征处理综述
随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术,例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等,为公司创造了巨大的价值。本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课”机器学习InAction系列”讲过,本博客的内容主要是讲座内容的提炼和
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:264kb
提供者:
weixin_38678498
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