金融市場(chǎng)上渣淳，價(jià)格是由許多獨(dú)立的個(gè)體交易行為共同決定的扇苞。所有人的行為都是建立在一種信念上斤富，即當(dāng)前的交易會(huì)為自己帶來最大的利益腾夯。大多數(shù)人的交易是根據(jù)...

利用數(shù)百萬(wàn)的人的意見幫助我們發(fā)現(xiàn)更有用和更有趣的內(nèi)容扎酷。 為用戶提供支付得起拂募，個(gè)性化架馋，匹配程度高的產(chǎn)品是推薦系統(tǒng)的核心問題。 技術(shù)層面上走芋，盡可能利...

轉(zhuǎn)移 利用上下文信息進(jìn)行推薦绩郎，利用用戶訪問推薦系統(tǒng)的時(shí)間潘鲫、地點(diǎn)、心情等進(jìn)行推薦肋杖。用戶上班下班的興趣不一樣溉仑，周末和上班興趣不一樣，上廁所閱讀和在辦...

轉(zhuǎn)移 用戶的行為分為顯性行為和硬性行為状植。前者明確的表現(xiàn)用戶對(duì)于物品的喜好浊竟，后者則不能明確表現(xiàn)。前者是諸如評(píng)分津畸，喜歡不喜歡逐沙。很多網(wǎng)站都只有隱性行為...

轉(zhuǎn)移 信息過載information overload。對(duì)于信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者都是挑戰(zhàn)洼畅，信息消費(fèi)者難以找到感興趣的信息，而信息生產(chǎn)者的信息難...

轉(zhuǎn)移 相對(duì)于搜索引擎的一種連接信息與人的方式棚赔。將推薦引擎看作黑盒帝簇，輸入物品信息，輸入用戶信息靠益，輸出匹配關(guān)系丧肴。 如果你現(xiàn)在想看個(gè)電影，但你不知道具...

轉(zhuǎn)移 有人說胧后，今日頭條是靠預(yù)裝興起的芋浮，然而預(yù)裝的客戶端那么多，只有他留下壳快，顯然他的推薦更加符合用戶口味纸巷。內(nèi)容精準(zhǔn)化推薦。2012 年到 2016...

轉(zhuǎn)移 推薦系統(tǒng)實(shí)施的兩大前提：信息過載眶痰，需求不明確（需求明確請(qǐng)搜索引擎瘤旨，在很多情況下，用戶其實(shí)并不明確自己的需要竖伯，或者他們的需求很難用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵...