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张叶银 Yeyin.zhang@ 推荐系统 给用户推荐他可能感兴趣的东西  好友推荐,商品推荐,文档推荐,广告推荐 Amazon, Netflix, Google, Facebook, Youtube …… 主流推荐算法 协同过滤  User-based, Item-based  内容过滤  属性的相关性 社会网络  图的方法 推荐系统评测 准确度 覆盖率 多样性 新颖性 Social Graph 好友推荐 关键问题  用户间的亲密度  共同好友数目  个人资料相似程度  用户互动频度  用户的兴趣 People you may know 二度好友Friends of friends similarity(user1,user 2) friendset 1friendset 2 Circles  部门» 公司  班级» 学校  实验室» 班级  … 好友簇 Strong ties Weak ties Strong ties Community Detection  图的连通性  Clique:  例如: V V, 对于任意的u,v V , u v, uvE 圈子 应用 推荐  隐私控制 新鲜事定制 To weak ties :unsupervised learning flat clustering hierarchical clustering Hierarchical agglomerative Clustering Hierarchical agglomerative clustering Method: Merge the nearest clusters until a single cluster is left Procedure HAC (N points, stop criterion) { Monotonic 0 (1) Initialize n points as n cluster centers; (2) Iterate over centers until stop criterion is 0.2 satisfied: 0.4 a

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