推薦演算法學習資料

原文：http://miloisbadboy.com/archives/202 

最近一段時間麥洛被推薦演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.從語音通話到推薦演算法,只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於語音方面的知識)並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於剛入門推薦演算法的小白來說是非常適合,作者是IBM的工程師,文章寫的也非常好,麥洛也希望將來能夠寫出高水平的文章.

探索Recommendation Engine內部的秘密，第 1 部分: Recommendation Engine初探

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

探索Recommendation Engine內部的秘密，第 2 部分: 深入Recommendation Engine相關演算法 – 協同過濾

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

探索Recommendation Engine內部的秘密，第 3 部分: 深入Recommendation Engine相關演算法 – 聚類

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

《基於 Apache Mahout 構建社會化Recommendation Engine》

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

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