实用推荐系统

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

数据挖掘的算法资源推荐真得挺实用的，里面把常见的算法都拎出来讲了，还配了不少实际例子。像是决策树和随机森林这些经典老将，适合新手入门也方便老手复盘思路。还有聚类、回归、异常检测这些常用套路，说得都蛮清楚。 分类算法里头，ID3、C4.5这种树结构的比较好理解，逻辑直观；像支持向量机这种，虽然概念偏硬核，但文里用的语言还挺接地气，读起来不费劲。配合泰坦尼克号预测案例，嗯，效果立马有感觉。 K 均值和DBSCAN属于比较典型的聚类算法，一个适合干净的数，一个适合脏乱差的。还有像t-SNE这种降维算法，配合可视化用起来贼带劲。你平时要是做可视化展示，那这类方法挺香的。 推荐你顺手看下后面列的资源，像

这是LinqPad的便携绿色解压版，专为数据库操作设计。支持SQL 2000、2005和2008。

本推荐汇集了多种适用于 SQL Server 开发人员的实用插件，帮助优化数据库开发和维护效率，提升工作流程。

《基于Spark和Scala的POI推荐系统详解》 POI（Point of Interest）推荐系统是应用广泛的一种服务，常用于导航、旅游和餐饮等领域，根据用户的兴趣点进行个性化推荐。本项目“POIRecommendSystem”参考了尚硅谷电影推荐系统的设计，采用了Spark和Scala技术，详细探讨了如何构建一个高效的POI推荐系统，帮助用户发现符合其兴趣的地点。系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、推荐生成和系统评估等关键组件。协同过滤算法如SVD和ALS被广泛应用于该系统，通过分析用户行为数据，实现了精准的个性化推荐。

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。

在淘宝记帐软件的选择上，中小卖家常常需要一款简单实用的财务软件，帮助他们高效处理日常会计记帐需求。对于这些小规模的专柜商家而言，适合的会计软件不仅要界面简洁，还需操作方便，功能满足基本的财务记录与库存管理。这种软件为商家提供了快速的财务数据录入、成本管理以及销售统计功能，使得财务管理更为高效与精准。

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

本书专精于推荐系统中的信任网络算法，这类算法在推荐系统领域中属于较为冷门的方向。