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我是个学生,想更多的了解关于系统推荐算法的一切,有什么好的资源推荐?

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我是个学生,想更多的了解关于系统推荐算法的一切,有什么好的资源推荐?我是个学生,想更多的了解关于系统推荐算法的一切,但是由于信息闭塞,或者说现在的网络还不能为我,祈求人工推荐..如推荐这领域的牛人们的个人Blog,这领域的论坛社区,及其他.......如:谷文栋.guwendong/2011推荐系统论坛 Resys C-ina :.resysc-ina/6 个答案

答案 1:

每次看到类似这样的问题,我都会莫名的悲哀,“授人以渔”的事情我爱干,但“授人以鱼”神马的最讨厌了。从方-上,进入一个新领域,并希望长期深入下去,需要作下面几件事情。>

找几本经典的书,认认真真读一下。我自己偏实践派,这样比较容易获得成就感。因此我会推荐首先看《集体智慧编程》,《Algorit-ms.of.t-e.Intelligent.Web》(这本中文版快出来了,豆瓣大牛翻译的)或者《Collective.Intelligence.in.Action》都行,这些比较简单,但常用的方法都照顾到了,书中通常都配有实例,上手快。但是,我见过的所有真正的高手,都不是这么干的!他们会首先看一本大部头的经典,系统化的把理论体系基础先夯实,这方面据说《Recommender Systems Handbook》应该不错,但我自己还没看过。这是个浮躁的年代。

找出这个领域的专家,理清派系和方-的区别,看他们的Paper。尤其是经典的Paper,看完了顺着参考文献继续看。有一个八卦啊,斯坦福有两个学生,为了毕业就这么整天看Paper看参考文献继续看Paper看参考文献,有始无终。然后哥俩-疯了,一气之下写了个算法,想看看文献的终点在哪里,然后就有了PageRank,然后后面的故事地球人都知道了。好吧,这是我瞎编的。我之前整理过一个资料,guwendong/post...,不过久未更新了,抱歉。

找机会参加-的会议,看看牛人们现在都在干什么,把握时代发展的潮流。如果有像Netflix Prize这样的-大赛,更不要犹豫了,立马全力投入进去就好了。这个时候需要你动脑筋考验判断,选对方向你就是未来的大牛。

最后,还得回到我们老祖宗的古训,“言传身教”。跟志同道合的人在一起,共同探索和努力,这个才是最行之有效的方法。比如说,可以加入我们团队,我真正的想法是不会在这里说的,和我一起把事情给办了!我们绝对是一个靠谱的团队,正在招聘算法研究员,工程师,产品经理,设计师,不要再犹豫啦!哦耶!

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