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最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？目前手机资讯app推荐的是挺精准的，但是总感觉推荐的有些过于单调了，我每天都只能看到同样的推荐内容，又该如何改进呢？
浏览 4379提问于2018-03-22
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冷启动推荐方法及算法
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我们正在为我们全新的学习管理系统建立推荐系统.有一堆用户和项目(学习模块)在板上，但没有评级-典型的冷启动问题。
实现基于项目的相似度，哪种算法是正确的？比如说，余弦相似。但是，请注意，没有“矩阵”。我们应该尝试使用标准的ML算法，还是使用我们自己的算法？
浏览 5提问于2015-08-25得票数 1
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断断续续用过不少音乐App，虾米、网易云、QQ音乐等。这些App基本都有给用户推荐音乐的功能，总能在不经意间听到惊艳自己的音乐。这些歌单是有音乐团队精心定制推送给用户吗？还是来源于哪里呢？这些音乐推荐的工作原理又是什么？
浏览 1496提问于2018-03-22
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(编辑)任何对音乐和人工智能感兴趣的人：有什么最先进的(非常好的，不无聊的)音乐合成算法，软件，研究，你听说过吗？请随意发表关于这个主题的任何有趣的链接。或者:分析现有的音乐作品，并告诉他们它有多喜欢它们:)
浏览 1提问于2011-10-10得票数 5
我正在尝试用Django框架实现一个组推荐系统，使用Python的LensKit工具(特别是一个适应UserUser算法的推荐对象)。然而，它只在某些情况下返回单个推荐(对于某些特定用户)，但它总是返回用户组的推荐(我创建了一个混合用户，其分数是组成员分数的平均值，并为其请求推荐)。下面是我为个人用户和组请求推荐的实现：from .models import Movie, Rati
浏览 14提问于2021-05-22得票数 1
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我正在研究一种算法，为您提供一个平台的推荐，您可以在这个平台上查看餐馆。因此，数据库有3个表，“用户”、“餐馆”和“评论”。评论的评级为1-5。每家餐厅可以有多个评论，用户可以有多个评论。首先，我将解释我目前的研究/结论，通过使用基于内容的过滤器，我找到了一个解决方案。0.75 | 1 | 0.45 | 0.98
浏览 4提问于2016-11-02得票数 2
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我一直在阅读有关推荐系统和构建推荐系统的方法的论文和书籍。在其中的许多案例中，Netflix竞赛就是一个例子。在Netflix上，用户对电影进行评分(从1到5)。在那次比赛中，参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分，他们应该实现一个系统，最好地预测电影的评分，并使用该评分向用户推荐电影。我正在尝试建立一个新闻推荐系统。我现在面临的问题是，新闻只有很短的一段时间是相关的，几乎没有人会给新闻评级。因此，我只有隐式反馈(视图)，没有显式反馈(评级)。我想知道如何处理冷启动问题，因为在开始时没有新闻会被阅读
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
如何创建推荐算法(“如果您喜欢X和Y，您可能喜欢Z")？我希望根据用户当前喜欢的项目列表(收藏夹)和其他具有类似偏好的用户创建的项(在JS/MySQL中，但这不应该很重要)，从项目列表中创建一个建议“您可能也喜欢”项的算法。更新：@Robert的音乐例子是一个很好的澄清。Itemset: 100个乐队。约翰喜欢乐队1,2,3,4,5，11,12。简喜欢1,2,3,4,5，10,12乐队。他们的音乐品味很可能是相似的，就像他们的单子一样。算法应该注意到这一点，并向Joh
浏览 0提问于2019-04-10得票数 2
我想知道是否有任何方法可以为新用户获得推荐，使用已经训练好的WALS模型，并给出用户喜欢的项目列表。在 python库中有一个类似的特性
浏览 6提问于2018-11-07得票数 1
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在推荐系统中，人的表现如何？
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是当今广泛使用的自动化算法，用于预测用户将购买哪些商品，某人会喜欢哪些电影/音乐，等等。它已经由著名的普及。
但是，如果推荐算法被人类取代，典型的成功率是多少？有没有关于人类推荐其他人的能力的研究，可能是在不同的任务上？
浏览 4提问于2015-04-09得票数 1
我在一个电子商务网站上添加了一个带有Amazon个性化的产品推荐功能。我们目前有一个庞大的产品目录，数百万件。我们希望能够在我们的项目详细信息页面上使用Amazon个性化推荐当前项目的其他相关项目。尽管有几个项目(千)得到了大量的交互，这对推荐结果产生了巨大的影响。因此，您将看到，这几个项目总是被推荐，即使它们与当前项目完全无关，创建了一个非常奇怪的建议。我认为这就是我们通常所说的“冷启动”情况--除了通常的冷启动问题是关于“冷启动”或用户“冷启动”的
浏览 4提问于2021-07-15得票数 1
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项目推荐服务
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我应该用MyMediaLite提供图书推荐服务。到目前为止，我已经使用Nutch爬虫从网站上收集了书籍，并将信息存储到hbase中。问题是，我实际上并不完全理解这些东西是如何工作的。
浏览 1提问于2015-08-31得票数 0
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算法提供了一个，我正在使用它，这只会使向算法平台上的算法发送请求变得更加容易。
问题如下:当一个算法函数有一段时间没有被调用时，它将被卸载，并且第一次调用它(冷启动)需要一段时间，可能需要30秒。如果我的Lambda函数将等待30秒的响应，而它恰好在冷启动时触发算法函数，那将是非常昂贵和浪费的。编辑:在大多数情况下(除了算法算法从冷启动加载需要一段时间的情况外)，延迟是一个问题，我不能用一些变通的方法来增加延迟，用<
浏览 4提问于2017-05-07得票数 4
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我已经建立了一个推荐系统，其中有数以万计的项目和它们的功能描述，但到目前为止还没有用户配置文件。我正在寻找可以帮助我引导系统的方法的指针，这样我就可以做一些评估。
浏览 4提问于2013-03-17得票数 0
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我正在从事一个混合音乐推荐系统项目，我的目标是根据用户的口味创建推荐播放列表。我已经实现了使用协作过滤算法的第一部分，现在我正在研究基于内容的过滤部分。为了提高推荐系统的准确性，我阅读了数十篇关于推荐系统评估的研究论文。在这些评价中考虑到了许多变量(例如覆盖面等)有一点我在所有的论文中都找不到：
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
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我正在为音频流项目设计推荐系统的基于内容的过滤部分。音乐节奏持续时间光谱滚转光谱带宽我想知道这些音频特征在多大程度上与“描述”音频摘录有关。
浏览 0提问于2019-04-24得票数 2
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我面临着一个关于序列挖掘的棘手问题，比如我有10种产品，我有数百万条记录，每条记录都包含用户、产品和购买时间戳。每个用户可能只有1条记录或100条记录。例如：user 1, p1, t2user 1, p3, t4user 2, p2, t6.....到目前为止，我的解决方案是，将时间分成几个类别。然后对数据应用Apriori，例如记录将如下所示user 1, p2T2user 1, p2T
浏览 1提问于2011-12-09得票数 6
给定Firebase函数，在不导致冷启动的情况下，失败事件(意图重试)的正确方法是什么？
考虑到功能通常依赖于第三方服务，而这些服务可能不是100%可靠的，我不希望我的功能因短暂的下游错误而因冷启动而招致进一步的惩罚。这甚至是一个推荐的策略吗？我正在使用Firestore，所以我考虑将可还原的事件存储在一个临时集合中，这个
浏览 5提问于2020-11-20得票数 2
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我很好奇有什么方法/途径来克服“冷启动”问题，即当一个新用户或一个项目进入系统时，由于缺乏关于这个新实体的信息，做出推荐是一个问题。
我可以考虑做一些基于预测的推荐(比如性别、国籍等等)。
浏览 3提问于2010-01-03得票数 5
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我想知道在标签驱动的电子商务环境中使用什么样的算法是明智的：
项目名称： "Metallica - Black相册CD"，标签： "metallica"，“黑色专辑”，“摇滚”，“音乐”
也许通过使用用户标签，可以找到类似的用户(对等者)来生成推荐。
浏览 0提问于2010-05-08得票数 19
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