R=a(1-cosθ)

第1 章 好的推荐系统....................................... 1 1.1 什么是推荐系统........................................... 1 1.2 个性化推荐系统的应用............................... 4 1.2.1 电子商务.......................................... 4 1.2.2 电影和视频网站............................... 8 1.2.3 个性化音乐网络电台..................... 10 1.2.4 社交网络........................................ 12 1.2.5 个性化阅读.................................... 15 1.2.6 基于位置的服务............................. 16 1.2.7 个性化邮件.................................... 17 1.2.8 个性化广告.................................... 18 1.3 推荐系统评测............................................ 19 1.3.1 推荐系统实验方法......................... 20 1.3.2 评测指标........................................ 23 1.3.3 评测维度........................................ 34 第2 章 利用用户行为数据............................. 35 2.1 用户行为数据简介..................................... 36 2.2 用户行为分析............................................ 39 2.2.1 用户活跃度和物品流行度的 分布................................................ 39 2.2.2 用户活跃度和物品流行度的 关系................................................ 41 2.3 实验设计和算法评测................................. 41 2.3.1 数据集............................................ 42 2.3.2 实验设计........................................ 42 2.3.3 评测指标........................................ 42 2.4 基于邻域的算法......................................... 44 2.4.1 基于用户的协同过滤算法............. 44 2.4.2 基于物品的协同过滤算法............. 51 2.4.3 UserCF 和ItemCF 的综合比较...... 59 2.5 隐语义模型................................................ 64 ........................................................................ ....................................................................... 第8 章 评分预测问题................................... 179 8.1 离线实验方法.......................................... 180 8.2 评分预测算法.......................................... 180 8.2.1 平均值.......................................... 180 8.2.2 基于邻域的方法........................... 184 8.2.3 隐语义模型与矩阵分解模型....... 186 8.2.4 加入时间信息.............................. 192 8.2.5 模型融合...................................... 193 8.2.6 Netflix Prize 的相关实验结果..... 195 后记....................................................................... 196