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網路中的資訊量呈現指數式增長，隨之帶來了資訊過載問題。推薦系統是大資料時代下應運而生的產物，目前已廣泛應用於電商、社交、短視訊等領域。本文將針對推薦系統中基於隱語義模型的矩陣分解技術來進行討論。 N

本文將利用python構建一個簡單的推薦系統，在此之前讀者需要對pandas和numpy等資料分析包有所瞭解。 什麼是推薦系統？ 推薦系統的目的是通過發現數據集中的模式，為使用者提供與之最為相關的資訊。當你訪問

機器之心 轉載 2018/10/07 12:41 推薦系統頂會 RecSys2018 最佳論文獎出爐！因果嵌入推薦與使用者研究成為焦

To Be Continued也就是繼續播放模式，在國外比較常見。這篇文章的原文來自To Be Continued。這不是完全和完整的翻譯稿，而是我個人認為的重要部分。如果發現有任何侵權行為。請聯絡我。

本文主要總結和翻譯自 Learning a Personalized Homepage 。但這並不是完全和完整的翻譯稿。 正如我們在之前的部落格文章中所描述的那樣，在Netflix，我們廣泛使用個性化，

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最近，流媒體音樂服務平臺Spotify與基因測試公司Ancestry.com進行合作，使用者關聯帳號之後，可以通過基因測試的結果給得到個性化音樂的推薦。如果使用者有西班牙血統，Spotify將推薦弗朗明哥舞曲，

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在上一篇，給大家介紹了實現精準推送的第一步：建立使用者畫像，大家可以回顧看看。完成使用者畫像的建立後，想要實現精準推送的簡單很多。 本篇將會給大家介紹一些基礎的推薦演算法，並以其中基於物品的協同過濾演算法為例

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