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2009-09-23

Youtube : Users will give rating to videos they like very much or hate very much

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Youtube 在官方 blog 上公布了一个图，显示1到5分的用户评分分布，这个图显示，绝大多数的用户评分都是5分，第二多的评分是1分，而其他2，3，4分非常少。这说明，用户只有在极端喜欢一个视频或者极端不喜欢一个视频的时候才会使用评分系统。 这个例子让我想起了推荐系统，you...
2009-03-04

最近有关recommender system和collaborative filtering的会议

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ACM Recommender Systems 2009 Important Dates: Long and short papers due: May 8 Author notification: June 19 (6 weeks) 2nd round short papers...
2009-02-24

我在NetflixPrize的进展

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NetflixPrize是一个collaborative filtering的比赛，目的在于设计出更好的推荐系统。我上周用它的数据集测试了我的算法，因为参数时间还短，目前结果不是很理想。下面将我的方法和一些已知的结果公布一下。 目前我使用的是SVD的方法，用这个方法，是因为这个方...
1 条评论:
2009-02-16

推荐系统和协同过滤面临的主要问题

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数据稀疏 协同过滤的精度主要取决于用户数据的多少。如果一个系统有很多用户的历史数据，他就能更好的对用户的喜欢做出预测。所以，目前推荐系统做的最好的都是那些有着很大量用户数据的公司，比如Google, Yahoo, Netflix, Amazon等等。但是，即使拥有很多数据，数据还...
2009-02-09

Recommendation Systems: An Interview with Satnam Alag

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In a recent post, we looked at recommendation systems , briefly reviewing how Amazon and Google have implemented their own systems for recom...