大数据之异常数据
有人认为在处理大数据时忽略各种异常数据是最好的做法,为此他们创建了复杂的过滤程序,来舍弃那些异常的信息。在处理特定类型的数据时,这可能算是较为稳妥的做法,因为异常往往会导致结果的不准确。但实践证明,在某些时候和某些特定的情景中,异常数据要比其他的数据更有价值。对此,我们应该认识到的是“在没有进一步分析的情况下,丢弃数据的做法是不正确的”。
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推荐系统近几年来一直十分火热,目前几乎所有的电子商务系统、社交网络,广告推荐,搜索引擎等等,都不同程度的使用了各种形式的推荐系统。想知道电商如何向你发送广告的?想了解社交网络怎么推荐好友的?想自己搭建一个推荐系统?想了解一些算法或架构从而将自己的推荐系统做得更好?整理了一系列的有关推荐系统的算法文章,以及主要从电商和社交网络方面选取了一些优秀的案例,来看看这些关于推荐系统的优秀文章吧。
推荐系统算法综述
推荐系统在各种系统中广泛使用,推荐算法则是其中最核心的技术点, 为推荐系统选择正确的推荐算法是非常重要的决定。每一种推荐算法都有其优点和缺点,当然也有其限制条件,在作出决定之前,必须要一一考量。在实践中,你可能会测试几种算法,以发现哪一种最适合你的用户,测试中你也会直观地发现它们是什么以及它们的工作原理。