AixinSG孙爱欣的微博&私杂志
计算机系教师：http://www.ntu.edu.sg/home/axsun/
看着挺大的，不敢吃
【进段广告】我们今年SIGIR文章 Your Neighbors Affect Your Ratings 算是推荐系统里的特征工程，利用商家跟邻近商家的相互影响来提高rating prediction效果。主页 → ACM → //@AixinSG: 从最原始数据得到针对具体推荐问题的最佳表述就有点特征工程的意思了。
没吃过这玩意儿，买个尝尝
这篇文章讲根据数据的特性选择最适合的模型。再往后退一步，从最原始数据得到针对具体推荐问题的最佳表述就有点特征工程的意思了。几年前有个比赛，我同事是评审，说收到的报告有3种：1. 做实验，解释结果 2. 分析数据，选择模型，解释结果 3. 分析数据，实验，然后解释结果以及数据收集本身的缺陷
如何选择最适合的推荐模型 Choosing a Recommender Model 转自 GraphLab Blog →
有人真的search了一下，看来不一定是个joke →
Data visualization is an art :) →
靠数据说话的年代，MIT将会从Twitter拿到全部public tweets，包括历史数据。→
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