推薦算法學習資料

原文：

http://miloisbadboy.com/archives/202

最近一段時間麥洛被推薦算法搞得焦頭爛額了.剛剛接觸這一塊,完全是小白,搞不清東南西北.

麥洛也感歎這一年搞的東西可以用一個字來形容–雜.從語音通話到推薦算法,隻要想得到的項目就有可能研究,然而能力以及相關基礎(比如語音通話中有多關于語音方面的知識)并不是一兩天就搞定的,要深入還是要花功夫了,自認為對程式猿來說不是很好.如果你自認為什麼都懂了,其實你什麼都不懂.

其餘就不再吐槽了.

先分享麥洛學習的資料吧,麥洛認為以下幾篇文章對于剛入門推薦算法的小白來說是非常适合,作者是IBM的工程師,文章寫的也非常好,麥洛也希望将來能夠寫出高水準的文章.

探索推薦引擎内部的秘密，第 1 部分: 推薦引擎初探

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html

探索推薦引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推薦引擎相關算法 – 協同過濾

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html

探索推薦引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推薦引擎相關算法 – 聚類

http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy3/index.html

《基于 Apache Mahout 建構社會化推薦引擎》

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/

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