词性标注（Part-of-Speech tagging 或 POS tagging)，又称词类标注或者简称标注，是指为分词 结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。词主要可以分为以下…
最近收到了对两个平台进行对比调研的需求，原以为做下简单的问卷设计就可以了，找了一些资料发现中间的门道还是非常的深，想要很好的掌握实属不易。可用性测试的问卷有很多中，如下图： 什么是标准化的问卷 问卷…
以下为修复后的内容（仅修复空格问题，严格保持原始结构和标签）： ```html 以下内容梳理自广为流传的Netflix Culture: Freedom & Responsibility，仅是摘录一些个人觉得比较有用的观点，如需了解全部，建议看…
Wordcloud 是一个生成词云的 Python 包，可以以词语为基本单位更加直观和艺术的展示文本，呈现效果类似标签云。这里主要讲解下如何使用。 wordcloud 使用文档 所有函数均封装在 WordCloud 类里: WordCloud([...])…
当谈论到查询的相关性，很重要的一件事就是对于给定的查询语句，如何计算文档得分。文档得分是一个用来描述查询语句和文档之间匹配程度的变量。如果你希望通过干预Lucene查询来改变查询结果的排序，你就需要对Lucen…
背包问题（Knapsack problem）是动态规划的经典问题。动态规划的基础是递归，和分治一样，都是假设子问题已经解决，由子问题的解组合计算得到父问题的解，类似裴波那契数列中的递推式如f(n) = f(n-1) + f(n-2)。但…
就像哲学有不同的流派一样，推荐系统的算法设计思路也可以分为不同的流派。排序学习恰恰就是其中的一种流派。熟悉 RecSys 等推荐系统国际会议的从业者可能会发现，自 2010 年以后的若干年内，陆续出现了许多基于排…
ALS（alternating least squares） ALS是交替最小二乘的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。如：将用户（user）对商品（item）的评分矩阵分解成2个矩阵： user对item潜在因素的…
什么是 SVD？ 奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用，SVD 都是提取信息的强度工具。在机器学习领域，很多应用与奇…
矩阵分解简介 推荐领域的人一般都会听说过十年前 Netflix Prize 的比赛，随着 Netflix Prize 推荐比赛的成功举办，近年来隐语义模型（Latent Factor Model，LFM）受到越来越多的关注。隐语义模型最早在文本挖掘领域…
