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更极致的搜索推荐——“去哪儿酒店”搜索体验【2013年9月版】

预订酒店的用户主要分两种，有明确目标的用户和没有明确目标的用户。本文分别从两种用户的角度分析去哪儿网为用户提供的酒店搜索服务。

关键词推荐技术介绍

本文通过行业对比等角度分析了关键词推荐技术及工具，关键词推荐系统帮助广告主扩展选词思路，挖掘有价值的关键词，从而更好地提升产品的曝光，帮助广告主找到客户；同时，一个好的关键词推荐系统也能更好地服务用户，帮助用户快速找到合适的供应商。

淘宝搜索中Query下拉推荐技术

Query下拉推荐是指搜索引擎系统根据用户当前的输入，自动提供一个Query候选列表供用户选择，Query下拉提示(Query suggestion)在搜索引擎和广告竞价平台中已经是标配的产品。Query suggestion可以帮助用户明确搜索意图，减少用户的输入并节约搜索时间，提高搜索体验有重要作用。各个搜索系统的下拉推荐的处理流程基本相同，下拉推荐不同主要体现在后台的query候选产生机制不同，下面介绍几种淘宝下拉推荐算法。

只有算法的个性化推荐没有未来

淘宝现有实际应用以及推荐的文档来看，基于可扩展性及系统成本的考虑，商用的个性化推荐系统以黑盒推荐为基础。黑盒推荐的核心是机器学习和数据挖掘算法，有着坚实的数学基础和明确的优化指标与方法，所以推荐质量有基本的保证。搭建系统既不需要领域内的知识，也不需要过多的人工干预，同时可扩展性较强，应对用户和条目的增长成本相对可控。

基于综合兴趣度的协同过滤推荐算法

1 概述电子商务推荐系统最大的优点在于它能收集用户的兴趣资料和个人信息，根据用户兴趣偏好主动为用户做出个性化推荐。推荐技术指的是如何找出用户感兴趣的商品并列出推荐清单，在用户信息获取差别不大的情况下，推荐技术成为决定一个推荐系统性能的关键，其中推荐算法是推荐技术的核心[1]。协同过滤技术是实际应用中使用最广泛的推荐技术，包括Amazon.com 在内许多网上书店都在使用协同过滤技术。协同过滤是一种基于用户间关联性的推荐算法，该推荐方法将购买习惯或兴趣相同的用户归类在同一个群体中，同群体内的用户彼此之间可以分享信息，互相推荐商品。应用协同过滤技术的著名的推荐系统包括GroupLens/NetPerceptions[2], Ringo/Firefly[3], Tapestry[4]等。

推荐算法Slope One初探

Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 推荐算法。 Slope One 算法试图同时满足这样的的 5 个目标：易于实现和维护：普通工程师可以轻松解释所有的聚合数据，并且算法易于实现和测试。运行时可更新的：新增一个评分项，应该对预测结果即时产生影响。高效率的查询响应：快速的执行查询，可能需要付出更多的空间占用作为代价。对初次访问者要求少：对于一个评分项目很少的用户，也应该可以获得有效的推荐。合理的准确性：与最准确的方法相比，此方法应该是有竞争力的，准确性方面的微小增长不能以简单性和扩展性的大量牺牲为代价。

数据驱动销售――个性化推荐引擎

在当前这个信息量飞速增长的时代，一个企业，尤其是电子商务企业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所...

推荐系统的问题

推荐系统的基本原理是从数据库中匹配到根据分析用户行为推测出的喜好，根据推荐算法的不同，可以分为以下几种：协同过滤系统（collaborative filterring）基于内容的推荐系统（content-based）混合推荐系统（hybrid）基于用户-产品二部图网络结构（network-based）其中数学公式居多，对于没有技术功底的设计人员来说有些晦涩难懂，个人尝试从产品设计的角度依次从数据、数据外围的产品和用户三个方面去分析，在分析之前需要了...

用搜索的倒排轻松搞定“好友的文章”类相关推荐功能

在SNS网站中，“好友的相册”、“好友的日志”、“好友常去的小组”，这样的功能到处都是，如果处理不当，对整个系统的压力都会非同小可。这里介绍一种利用sphinx的搜索天性，倒排索引群中的人，然后把好友的XX功能化解为或关系的搜索，下面是是一些记录。

基于关联规则的推荐系统

首先，要了解关联规则的几个概念，定义N为总事物数，N(A)、N(B)分别为项集A、项集B出现的次数，N(AB)为项集A、项集B同时出现的次数，A、B为不相交项集A∩B=O，规则A→B表示由A推到B：支持度（Support）：支持度是一种重要度量，支持度低的规则很可能是偶然现象，对推荐意义不大，另外支持度是数据剪枝的一个重要依据。置信度（Confidence）：置信度，字面上的解释就是这个规则到底有多可信，对于给定的规则A→B，置信度越高...

如何从无到有建立推荐系统

推荐系统广泛应用于各类网站，电子商务中的商品推荐、博客网站的文章推荐，以及帮助人们寻找音乐和影片的各类应用。但如何才能从无到有的给网站配备一个推荐系统呢？针对这个问题，我在搜索引擎中遍寻多时，但始终没有找到满意的答案。这期间我也加入了国内推荐系统高手聚集的推荐系统邮件列表，其中不乏当当、卓越亚马逊、豆瓣等业内在推荐系统上领先的产品、技术高手，但浸淫多日却始终无法在脑海中形成一个以内容推荐为最终目的...

音乐智能推荐

周末beta沙龙和大家分享的音乐智能推荐PPT，有些内容和上次的PPT差不多，这次主要和大家分享一个完整的数据挖掘流程，同样的，还是工程方面比较多，学术方面这里有很多大牛。