#机器学习及数据挖掘
在做实习推荐算法工程师时学习到的一些算法将会贴在这里
###增强学习
- UCB(upper confidence bound)上置信度算法
- 抓取商品的URL
###文件列表
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UCB算法:
- 最初的C++编写的UCB1算法基础类
- 使用基于C++11和boost1.56编写,名为served的http服务器,开发的UCB算法测试demo。
- C++UCB类的json解析速度测试
- 重新使用python编写的UCB类,使用Python的tornado异步非阻塞的web服务器搭建的UCB推荐服务器
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抓取商品URL:
- 抓取什么值得买的双十一购物清单的商品URL,使用shell与python混编。
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分析用户操作记录,给用户关注的店铺,品牌,列表排序:
- 用户对商品的操作记录有:点击,购买,收藏,拉黑
- 通过MySQL数据库得到商品对应的品牌,店铺,或者列表,记录下每个店铺的操作记录
- 通过打分,将用户的关注店铺,品牌排序,将结果保存在redis数据库中