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저는 Andrew Ng's class on machine learning을 찍었습니다. 그래서 저는 기계 학습 기술에 대한 기본적인 이해를 가지고 있다고 생각합니다. 나는 netflix prize에 대해 알고 있고 승자에 관해 읽을 예정입니다.추천 시스템에 유용한 자료가 있습니까?
Amazon의 시스템에 유용한 자료가 있습니까? 그것들은 엄청나게 효과적 인 것 같습니다. 그들은 그들의 방법을 비밀로 유지합니까?
추천 시스템에서 중요한 기사 라이브러리를 수집 한 적이 있습니까? 또는 다양한 시스템에 사용되는 중요한 방법에 대한 요약/위키?
3 가지 협업 필터링 기술에 대해 배울 수있는 아이디어가 있습니까? 설명이 간단할수록 좋습니다. 학술 논문을 쓰는 사람들이 자신의 주제에 대해 그들이했던 것과 정확히 똑같은 것을 알고 있다고 생각하는 것은 매우 짜증이납니다. – mavix
프로그래밍 집단 지성의 사본을 따기가 좋습니다. 오라일리. 그들은 사용자 및 항목 기반 권장 사항의 기초를 제공합니다. MF에 대해 배우고 싶다면 기계 학습, 최적화, 정규화, 회귀 등을 숙지해야합니다. 사용자 및 항목 기반보다 더 진보적이고 아마 덜 직관적입니다. – Steve
http://www.jscires.org/sites/default/files/10.5530jscires.5.1.10.pdf –