分類: 問答 常識詞典 編輯 : 常識 發(fā)布 : 08-22

閱讀 :376

我是個學生，想更多的了解關于系統(tǒng)推薦算法的一切，有什么好的資源推薦？我是個學生，想更多的了解關于系統(tǒng)推薦算法的一切，但是由于信息閉塞，或者說現(xiàn)在的網(wǎng)絡還不能為我，祈求人工推薦..如推薦這領域的牛人們的個人Blog，這領域的論壇社區(qū)，及其他.......如：谷文棟.guwendong/2011推薦系統(tǒng)論壇 Resys C-ina ：.resysc-ina/6 個答案

答案 1：

每次看到類似這樣的問題，我都會莫名的悲哀，“授人以漁”的事情我愛干，但“授人以魚”神馬的最討厭了。從方-上，進入一個新領域，并希望長期深入下去，需要作下面幾件事情。>

找?guī)妆窘?jīng)典的書，認認真真讀一下。我自己偏實踐派，這樣比較容易獲得成就感。因此我會推薦首先看《集體智慧編程》，《Algorit-ms.of.t-e.Intelligent.Web》（這本中文版快出來了，豆瓣大牛翻譯的）或者《Collective.Intelligence.in.Action》都行，這些比較簡單，但常用的方法都照顧到了，書中通常都配有實例，上手快。但是，我見過的所有真正的高手，都不是這么干的！他們會首先看一本大部頭的經(jīng)典，系統(tǒng)化的把理論體系基礎先夯實，這方面據(jù)說《Recommender Systems Handbook》應該不錯，但我自己還沒看過。這是個浮躁的年代。

找出這個領域的專家，理清派系和方-的區(qū)別，看他們的Paper。尤其是經(jīng)典的Paper，看完了順著參考文獻繼續(xù)看。有一個八卦啊，斯坦福有兩個學生，為了畢業(yè)就這么整天看Paper看參考文獻繼續(xù)看Paper看參考文獻，有始無終。然后哥倆-瘋了，一氣之下寫了個算法，想看看文獻的終點在哪里，然后就有了PageRank，然后后面的故事地球人都知道了。好吧，這是我瞎編的。我之前整理過一個資料，guwendong/post...，不過久未更新了，抱歉。

找機會參加-的會議，看看牛人們現(xiàn)在都在干什么，把握時代發(fā)展的潮流。如果有像Netflix Prize這樣的-大賽，更不要猶豫了，立馬全力投入進去就好了。這個時候需要你動腦筋考驗判斷，選對方向你就是未來的大牛。

最后，還得回到我們老祖宗的古訓，“言傳身教”。跟志同道合的人在一起，共同探索和努力，這個才是最行之有效的方法。比如說，可以加入我們團隊，我真正的想法是不會在這里說的，和我一起把事情給辦了！我們絕對是一個靠譜的團隊，正在招聘算法研究員，工程師，產(chǎn)品經(jīng)理，設計師，不要再猶豫啦！哦耶！

下一篇:各種電子商務平臺都不賣-或者很少賣-？ 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】

上一篇:形容一個人很“二”，“二”的這種用法是怎樣產(chǎn)生的？ 上一篇 【方向鍵 ( ← )上一篇】