】①数据挖掘技术在推荐系统的应用
http://t.cn/zHuFXkV
②Hulu推荐系统构建经验谈
http://t.cn/zHLva1C
③推荐系统实践从入门到精通
http://t.cn/zH30mmB
④Hadoop在大型内容推荐系统中的应用
http://t.cn/zHiAxEC
⑤电商推荐系统迷思
http://t.cn/zH30mm1
个性化推荐系统
2013-06-20
1087
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
】①数据挖掘技术在推荐系统的应用http://t.cn/zHuFXkV ②Hulu推荐系统构建经验谈http://t.
目录
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习
搜索推荐
算法
基于机器学习的用户行为分析与个性化推荐系统
传统的用户行为分析和推荐系统常常受限于规则的刻板和模型的简单，无法准确捕捉用户的个性化需求。本文基于机器学习技术，探讨了一种更加灵活、精准的用户行为分析与个性化推荐系统设计方法，通过深度学习模型结合大数据分析，实现了对用户行为的更细致把握和更个性化的推荐服务。
34
1
1
|
1月前
|
机器学习/深度学习
存储
搜索推荐
利用机器学习算法改善电商推荐系统的效率
电商行业日益竞争激烈，提升用户体验成为关键。本文将探讨如何利用机器学习算法优化电商推荐系统，通过分析用户行为数据和商品信息，实现个性化推荐，从而提高推荐效率和准确性。
70
14
14
|
1月前
|
存储
分布式计算
搜索推荐
|
3月前
|
搜索推荐
算法
前端开发
|
4月前
|
SQL
分布式计算
分布式数据库
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
精准营销！用机器学习完成客户分群！⛵
客户分群对于精准营销的意义重大，而机器学习可以优化这一过程。本文会详细拆解实现过程：数据收集、创建RFM表、探索数据&数据变换、应用聚类做用户分群、解释结果。
823
1
1
|
存储
SQL
消息中间件
|
自然语言处理
算法
搜索推荐
基于内容和用户画像的个性化推荐
6656
0
0
|
大数据
测试技术
是时候做用户行为分析了
1054
0
0
热门文章
最新文章
1
随机生成UserAgent的python库（fake-useragent库）
2
使用zxing识别一幅包含多个二维码的图片
3
阿里云的SLB，植入cookie和重写cookie有什么区别？
4
基于Flink的实时日志分析系统实践
5
如何在服务器上跑python程序
6
电池技术多年没有较大发展，成为移动设备最大制约
7
Spread for WinRT 7新功能使用指南
8
codeforces Soldier and Number Game（dp+素数筛选）
9
九度oj-1001-Java
10
Android:随笔——对页面的View进行截图
1
分解商业周期时间序列：线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势2
9
2
分解商业周期时间序列：线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法1
9
3
灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)中国经济社会发展指标
9
4
极值分析：分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列
9
5
GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计
8
6
ARIMA、ARIMAX、 动态回归和OLS 回归预测多元时间序列
10
7
R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较
10
8
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
9
9
K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较
8
10
matlab中使用VMD(变分模态分解)对信号去噪
8
