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推荐算法
2024/4/11 17:34:47
推荐系统（2）——评测指标
根据评测体系来评价一个推荐系统的好坏，由于推荐系统是和实际收益挂钩，所以需要考虑三方（用户，物品提供者和平台）的利益，实现最大化的三方共赢。
接下来从实验方法，评测指标和评测维度\red{实验…
推荐系统（7）——推荐算法4(深度学习时代来临：模型结构上的突破)ACF、DIN、DIEN、DRN
文章目录1 ACF，DIN——注意力机制在推荐上的应用1.1 AFM——NFM的交叉特征Attention得分1.2 DIN——淘系广告商品推荐的业务角度1.3 注意力机制对于推荐系统的启发2 DIEN——序列模型在推荐上的应用2.1 为什么时序信息对于推荐是重要的？2.2 DIEN的模型架…
【面经八股】搜广推方向：常见面试题（二）
【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二） 文章目录 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）1. FTRL 是什么？(Follow The Regularized Leader)2. 梯度下降方法3. 推荐系统中常见的Embedding方法有哪些？4. Embedding与推荐系统有哪些结合5. FM 和 FFM6. FNN7. 深…
CS224W5.1——消息传递和节点分类
从之前的文中，学习了如何使用图表示学习进行节点分类。在这节中，将讨论另一种方法，消息传递。将引入半监督学习，利用网络中存在的相关性来预测节点标签。其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕…
CS224W1.3——图表示的选择
文章目录 1. 图网络构成2. 选择一个合适的表示3. 图结构实例3.1 二部图3.2 图的表示 4. 节点和边的属性 这小节主要讲图表示的选择。 1. 图网络构成 对于每个实体，我们创建节点 N N N，对于每个关系，我们创建边 E E E，对于整体而言…
推荐系统（九）PNN模型（Product-based Neural Networks）
推荐系统（九）PNN模型（Product-based Neural Networks）推荐系统系列博客：
推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDTLR模型推荐系统（三）Fact…
推荐系统模型(一) DFN 详解 Deep Feedback Network for Recommendation
背景
在大多数的推荐系统中，往往注重于隐式正反馈(例如：点击)，而忽略掉用户的其他行为(例如大多数CTR模型只考虑用户的喜欢，而忽略了不喜欢)。腾讯在Deep Feedback Network for Recommendation 一文中，提出了一个新颖…
算法、推理、部署，面了40多个大佬的感想
今年三月份到现在陆陆续续面了40来个人，有实习生，有校招生，也有来社招的大佬们。面了挺久，有些总结和感想，发出来和大家交流交流，也趁着这个机会为之后参与校招的同学提供一些学习方向。
我面的岗位主要是…
推荐系统（5）——推荐算法2（POLY2-FM-FFM-GBDT-MLR）
文章目录1 CTR简介2 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型2.1 基于逻辑回归的推荐流程2.2 LR的数学形式2.3 逻辑回归在推荐上的优劣分析3 从FM到FFM——特征自动交叉的解决方案3.1为什么需要特征交叉？——辛普森悖论3.2 POLY2模型——特征交叉的开始3.3 什么是FM1 从…
推荐系统（6）——推荐算法3（深度学习时代来临：AutoRec,Deep Crossing,NeuralCF,PNN,WideDeep,FNN,DeepFM,NFM）
文章目录1 AutoRec——神经网络推荐算法的开端1.1 自编码器1.2 AutoRec模型结构1.3 AutoRec的推荐过程1.4 模型的特点和局限2 Deep Crossing——深度学习推荐算法的完整应用2.1 Deep Crossing的应用场景2.2 Deep Crossing的模型结构1 特征2 网络结构2.3 Deep Crossing的革命性意…
【Tensorflow 2.12 电影推荐项目搭建】
Tensorflow 2.12 电影推荐项目搭建 学习笔记工具、环境创建项目项目配置安装相关python包召回模型实现排序模型实现实现电影推荐导入模块设置要推荐的用户召回推荐排序推荐推荐结果结尾学习笔记 Tensorflow 2.12 电影推荐项目搭建记录~ Tensorflow是谷歌开源的机器学习框架，可…
基于标签的电影推荐算法研究_张萌
２ 标签推荐算法计算过程
２．１ 计算用户对标签的喜好程度
用户对一个标签的认可度可以使用二元关系来表示，这种关系只有“是”“否”两种结果，实际上难以准确地表达出用 户对物品的喜好程度。因此&#x…
【推荐算法】ctr cvr联合建模问题合集
ctr和cvr分开建模相比ctcvr的优势？
在电商搜索推荐排序中，将ctr和cvr分开建模，相比直接建模ctcvr的优势是什么？ - 萧瑟的回答 - 知乎
总结：
1、ctr的数据可以试试获取，能实时训练。但是cvr存在延迟现象&…
推荐算法架构6：数据样本
1 整体架构
深度学习的数据样本决定了算法的上限，模型只是去不断逼近这个上限，可见数据样本对于深度学习的重要意义。与CV和NLP不同，推荐系统可以获取大量用户的浏览和点击等行为，很容易构造正负样本。例如，在精排点击…
TikTok 购物和直播的 5 个简单技巧
TikTok 的一切都很大：应用程序下载量、受众规模和病毒式营销活动。因此，该公司多方面进军社交商务也就不足为奇了。是的，这将是巨大的。自去年年底以来，TikTok Shopping 和TikTok 直播购物活动已在一些市场上线，并将于…
leetcode练习（汇总插入区间）
文章目录 题目一：汇总区间题目二：插入区间 语言：python 工具：jupyuter 题目一：汇总区间 给定一个 无重复元素 的 有序 整数数组 nums 。 返回 恰好覆盖数组中所有数字 的 最小有序 区间范围列表 。也就是说，…
2.算法-Python模拟退火算法实例
题记 下面是python编写的模拟退火算法实例，包括全过程和解析。
编写main.py文件 main.py文件如下： import math
import random# 初始解：算法从问题的解空间中随机选择一个初始解作为当前解。
# 目标函数：算法需要优化的目标函数…
facebook广告素材制作要注意哪些
在制作Facebook广告素材时，需要注意以下几点：
目标受众：了解目标受众的喜好、需求和兴趣，以便制作能够吸引他们的广告素材。广告格式：选择适合广告内容的格式，如图片、视频、幻灯片等。同时，要…
推荐系统（4）——推荐算法1(基于内容和协同过滤)
文章目录1 基于内容的推荐（Content Based）1.1 原理1.2 算法流程1.3 优/缺点2 协同过滤（Collaborative Filtering）2.1 CF的理论基础（1）U-U矩阵相似度计算（Pearson系数）（2&…
【电影推荐系统】数据加载
目录 数据集
解释
movie.csv
ratings.csv
tag.csv
数据预处理 mongodb
将数据按照csv文件里的分割符进行分割，转换为DF
Moive
Rating
Tag
es
将mongo集合tag 根据mid tag > mid tags(tag1|tag2|tag3...) moive 添加一列 tags
导入后数据库信息
mong…
推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（Deep Interest Network）
推荐系统（十一）阿里深度兴趣网络（一）：DIN模型（Deep Interest Network）推荐系统系列博客：
推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）…
LLMs之HFKR：HFKR(基于大语言模型实现异构知识融合的推荐算法)的简介、原理、性能、实现步骤、案例应用之详细攻略
LLMs之HFKR：HFKR(基于大语言模型实现异构知识融合的推荐算法)的简介、原理、性能、实现步骤、案例应用之详细攻略 目录
HFKR的简介
异构知识融合:一种基于LLM的个性化推荐新方法
推荐系统（1）——简介
推荐系统：recommendation system
1 推荐系统背景
为了解决 信息过载 问题，在海量的数据中如何准确提供客户喜欢的内容。为了解决该问题，发展主要有三个阶段。
分类目录：1990s Hao 123 Yahoo搜索引擎：2000s Google B…
【推荐系统-＞论文阅读】Towards the Next Generation of Recommender Systems（推荐系统综述，下一代推荐系统： 最新技术和可能扩展）
Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions
下一代推荐系统： 最新技术和可能扩展的综述 注意⚠️ 对于这篇文章，我主要目标是了解推荐系统的大致，里面详细的技术我没有…
【推荐系统-＞论文阅读】Dynamic Graph Neural Networks for Sequential Recommendation（用于序列推荐的动态图神经网络）
Dynamic Graph Neural Networks for Sequential Recommendation（用于序列推荐的动态图神经网络）
Mengqi Zhang, Shu Wu,Member, IEEE,Xueli Yu, Qiang Liu,Member, IEEE,Liang Wang,Fellow, IEEE 文章目录Dynamic Graph Neural Networks for Sequential…
源码分享 计算机毕业设计Python+Spark游戏推荐系统 游戏可视化 游戏爬虫 游戏用户画像系统 游戏大屏可视化 游戏数据分析 游戏情感分析 神经网络混合CF推荐算法 大数据毕业设计 大数据毕设
开发技术
前端：vue.js、websocket、echarts、element-ui
后端：springbootmybatis-plus
数据库：mysql
大数据实时计算框架：hadoop、spark
爬虫：Pythonrequests
机器学习：协同过滤算法（基于…
【推荐系统】基于用户的协同过滤简明原理与代码实现
基于用户的协同过滤
协同过滤
基本思想
协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。基本思想是： 根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品。 基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的…
推荐系统（3）——个性化推荐系统架构
关于推荐系统的技术架构，我认为应该是作为一个初学者首先需要认识的。
1 推荐系统架构图——baseline4
根据以上的很简单的架构图可以看出，一个推荐系统可以概括为f(U,I,C)f(U, I, C)f(U,I,C)：基于用户(User)物品(Item)场景(Context)信息&a…
源码思路分享 计算机毕业设计Python+SpringBoot知网文献推荐系统 文献可视化 文献数据分析 文献大数据 大数据毕业设计 大数据毕设
功能
1、文献推荐功能（推荐算法要求高一点）
①基于用户推荐
②推荐算法
2、用户模块
①登录
②注册
③管理
3、文献数据分析展示功能
①推荐数据展示
②搜索结果展示
4、文献搜索模块
搜索文献
运行截图
推荐系统｜概要03_AB测试
文章目录 A/B测试问题流量不够用解决方案——分层实验 Holdout 机制 A/B测试 其中小流量是指对部分的用户先尝试改进的算法模型，而非全部。若为全部，如果算法模型存在问题，可能会导致用户体验差，导致用户流失，而小流量…
基于人气与协同过滤的图书推荐系统研究与实践（文末送书）
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
推荐系统的多样性总结
文章目录1 推荐系统为何需要多样性2 多样性类型3 多样性评价指标4 如何改进多样性召回阶段——多路融合排序阶段——多特征建模重排阶段不同用户的多样性需求分析推荐系统的多样性反应了一个推荐列表中内容不相似的程度。通过推荐多样性更高的内容，既能够给用户更多…
【面经八股】搜广推方向：常见面试题（五）
【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（五） 文章目录 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（五）1. 推荐系统召回阶段如何实现热门 item 的打压？（推荐中的“哈利波特”效应）2. 关于推荐系统的召回模型3. user/item冷启动怎么解决4. Tensorflow与PyTorch的区别5. 调…
基于python协同过滤推荐算法的音乐推荐与管理系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 基于Python的协同过滤推荐算法的音乐推荐与管理系统是一个集成了音乐推荐和管理的系统，它使用协同过滤算…
Empowering Long-tail Item Recommendation through Cross Decoupling Network (CDN)
Empowering Long-tail Item Recommendation through Cross Decoupling Network (CDN)
来源：
KDD’2023Google Research 文章目录 Empowering Long-tail Item Recommendation through Cross Decoupling Network (CDN)长尾问题分析CDNItem Memorization and General…
![ML学习分享系列(2)_计算广告小窥[中]](http://7xqgba.com1.z0.glb.clouddn.com/62.jpg)
ML学习分享系列(2)_计算广告小窥[中]
原作：面包包包包包包 修改：寒小阳 && 龙心尘 时间：2016年2月 出处：http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/long…
facebook企业广告户开户需要哪些材料
开设Facebook企业广告账户需要准备以下材料：
个人常用手机号。Facebook常用个人帐号。Business Manager（商务管理平台）。公司官方Facebook Page。公司营业执照扫描件（清晰、完整）。完善的推广链接（独立站或…
EasyRec排序模型config文件设置
以movielens中ml-1m数据集为试验，主要是din，deepfm，wide&deep模型的config文件。
wide&deep的config文件，EasyRec中将wide部分和deep部分使用同样的特征，而tf官方的脚本并不是这样的，但这里不述及。wide与deep，deepFM，双塔DSSM等模型均是采用的Tower结构。
t…
Java实现课程推荐算法
1.需求分析
现在有课程若干，需要在用户打开客户端时，推荐给用户相关内容。具体推荐规则如下: 有3个以上4分以上的：“基于您的个人能力测试，发现您的【xxx、xxx、xxx】很强”； a) Xxx: 为能力，随机选3个最高…
55. 右旋字符串（第八期模拟笔试）
55. 右旋字符串（第八期模拟笔试） 原题链接：完成情况：解题思路：参考代码：错误经验吸取 原题链接：
55. 右旋字符串（第八期模拟笔试）
https://kamacoder.com/problempage…
facebook广告的基础知识
Facebook广告是在Facebook、Instagram、Audience Network等与Facebook相关的SNS和服务上投放的广告。以下是关于Facebook广告的基础知识：
广告类型：
静态图片广告：主要通过Facebook的新闻提要投放的图片广告，可以张贴产品和服务…
基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（四）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 数据爬取及处理2. 模型训练及保存3. 接口实现4. 收集数据5. 界面设计 系统测试相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博…
推荐算法：是否对用户判断能力有影响！！！
首先认识几种常见的推荐算法：推荐算法是一种在信息推送和个性化服务领域常用的技术。它通过分析用户的兴趣、行为和偏好，提供个性化的建议和推荐，以满足用户的需求。以下是对几种常见推荐算法的重新排版，并探讨了它们的作用、影响…
基于Ｓｐａｒｋ框架的新闻推荐系统的设计与实现
1.摘要 离线ALS算法，以及基于内容的推荐算法进行结合.实时计算部分，使用Ｓｐａｒｋ平台上的Ｓｐａｒｋ Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ流处理技术，处理日志收集框架Ｆｌｕｍｅ收集的日志信息. 2.需要的技术 jieba分词工具
LDA分词处理技术
LDA（Latent Dirichlet Allocatio
天池比赛-02-用Apriori算法进行商品关联分析
这篇文章是对天池比赛里面的商品关联分析案例的介绍，采用 Apriori 算法发现频繁项集，确定关联关系。
1、基本概念
1.1 关联分析相关概念 频繁项集和关联规则是关联分析中的两个基本概念：频繁项集（frequent item sets）…
【双塔模型DSSM】的原理与实现
文章目录 简介1 双塔模型的召回结构1.1 样本准备1.2 模型特征1.3 模型loss1.4 线上部署 2 双塔模型的粗排结构2.1 样本准备2.2 模型特征2.3 模型loss2.4 线上部署 参考文章 简介
DSSM 模型总的来说可以分成三层结构，分别是输入层、表示层和匹配层。双塔结构如下图所…
基于网络表示学习的 新闻推荐算法研究与系统实现
摘要 第1章绪论 新闻推荐通常是利用用户的阅读行为和习惯、阅读选择和爱好等信息，为 用户推荐新闻内容。新闻推荐能够减少用户在数量庞大数据信息中获取信息的 时间消耗，从而能够缓解“信息过载[7]”的难题。以文本为内容的新闻，和商品、 电影、短视频等推荐系统相比，新闻推…
facebook广告投放对落地页的要求
Facebook广告投放对落地页的要求包括以下几个方面：
落地页需要优化适配各种屏幕大小和分辨率，保证在移动设备上的显示效果和用户体验。落地页需要提供良好的用户体验，包括页面加载速度快，布局清晰，易于导航和操作。避…
facebook广告企业户对账户有什么要求
Facebook广告企业户对账户的要求如下：
企业账户只能通过代理商开户，需提供营业执照，个人FB账号，FB主页。广告充值，要通过代理商充值。企业广告账户操作要通过Facebook BM平台授权，开户前需自己先创建BM平台…
博弈论又称对策论的入门及在军事博弈问题上的简单实战
学习知识要实时简单回顾，我把学习的博弈论简单梳理一下，方便入门与复习。
博弈论模型
博弈论简介 社会及经济的发展带来了人与人之间或团体之间的竞争及矛盾，应用科学的方法来解决这样的问题开始于 17 世纪的科学家，如 C.&#…
推荐系统｜召回05_矩阵补充、最近邻查找
文章目录 矩阵补充Matrix Completion模型结构模型训练模型存储 矩阵补充Matrix Completion
模型结构 通过用户ID和物品ID分别找到对应的向量，然后去做内积，内积的数值可以去衡量匹配的程度。 不共享参数的意思是指用户ID和物品ID使用不同的Embedding L…
如何判断一个关键词的竞争性？
目标关键词选择是SEO最具有技巧性的环节之一，只有选择正确的关键词才能让网站走向对的道理。在做SEO的过程中最经常做的要对某关键词的竞争性进行判断，今天给大家分享判断一个关键词的竞争性。 如何判断一个关键词的竞争性？ 1、关键词页面数量…
用户交互引导大模型生成内容特征，LLM-Rec框架助力个性化推荐！
欢迎来到魔法宝库，传递AIGC的前沿知识，做有格调的分享❗
喜欢的话记得点个关注吧！ 今天主要和大家分享一篇使用大语言模型做数据增强来提升推荐系统性能的研究 标题： LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large …
注意力机制在推荐模型中的应用
目录
一、注意力机制在推荐模型中的应用
二、AFM-引入注意力机制的FM
三、DIN、引入注意力机制的深度学习网络
四、强化学习与推荐系统结合 用户在浏览网页时，会选择性的注意页面的特定区域，忽视其他区域。 从17年开始，推荐领域开始尝试将…
基于Python的新闻推荐平台：网络爬虫与推荐算法实现
项目设计目的
项目旨在开发一个基于Python的新闻推荐平台，通过网络爬虫实时抓取新闻数据，并利用推荐算法为用户提供个性化的新闻推荐服务。通过该平台，用户可以快速获取自己感兴趣的新闻内容，提高用户的阅读体验和粘性。
功能需…
软件设计师笔记——（第八章：算法设计与分析）
目录
一、历年真题总结
二、回溯法（⭐⭐⭐）
1、N皇后（回溯法）（19上）
2、N皇后（循环法）（15上）
3、深度优先（17下）
三、分治法&am…
【咕咕送书 | 第八期】羡慕同学进了大厂核心部门，看懂这本书你也能行！
🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏:《linux深造日志》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想，就是为了理想的生活! ⛳️ 写在前面参与规则 ✅参与方式：关注博主、点赞、收藏、评论，任意评论（每人最多评论…
推荐算法——Apriori算法原理
0、前言：
首先名字别读错：an pu ruo ao rui 【拼音发音】Apriori是一种推荐算法推荐系统：从海量数据中，帮助用户进行信息的过滤和选择。主要推荐方法有：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于知识的…
基于协同过滤推荐算法的电影推荐系统
技术栈
python django javascript bootstrap jquery 协同过滤 推荐算法 机器学习
影片显示、影片分类显示、热门影片排序显示、收藏影片排序显示、时间排序显示、评分排序显示、算法推荐、影片搜索、影片信息管理
背景： 电影是现代社会中不可或缺的文化娱乐形式之…
django调用矩阵分解推荐算法模型做推荐系统
在Django中调用推荐算法模型来构建推荐系统，通常需要几个步骤：训练模型、保存模型、在Django中加载模型以及使用模型进行推荐。以下是这个过程的一个简化示例：
步骤 1: 训练推荐算法模型
首先，你需要使用Python的机器学习库&…
双指针算法： 快乐数 与 盛水最多的容器
🎈个人主页:🎈 :✨✨✨初阶牛✨✨✨ 🐻推荐专栏1: 🍔🍟🌯C语言初阶 🐻推荐专栏2: 🍔🍟🌯C语言进阶 🔑个人信条: 🌵知行合一 前言
声明…
facebook广告怎么避免被封号
为了避免Facebook广告被封号，可以采取以下措施：
遵守Facebook广告政策：仔细阅读并遵守Facebook广告政策，确保广告内容、图片或链接等符合Facebook的要求，不涉及违规或敏感内容。避免欺诈行为：保证广告文案…
【面经八股】搜广推方向：常见面试题（六）
【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六） 文章目录 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六）1. Memorization 和 Generalization2. Wide 和 Deep3. Cross-product transformation4. 推荐系统划分5. 线性模型6. Embedding-Based 模型7. 推荐系统工作流程8. Wide P…
1.算法-Python遗传算法实例
题记 以下是一个python遗传算法实例，包括全过程和解析。
编辑main.py文件 main.py文件如下： #导入生成伪随机数的模块
import random# 随机生成初始种群
# 1.初始化种群，在搜索空间内随机生成一组个体，称为种群
# 定义函数&#…
用户体验优化-信任体验
信任体验的设计主要包括如下几个方面：
搜索引擎：查找相关内容可以显示在搜索引擎前列。
公司介绍：真实可靠的信息发布，包括公司规模、发展状况、公司资质等。
投资者关系：上市公司需要为股民提供真实准确的年报&…
冒泡排序/选择排序/插入排序/快速排序/归并排序/桶排序/堆排序/希尔排序/计数排序/基数排序/二分查找/广度优先搜索/深度优先搜索
排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）：通过重复地比较相邻的元素并交换它们，使得最大（或最小）的元素逐渐移动到列表的一端，从而实现排序。 选择排序（Selection Sort…
科研学习|论文解读——融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究
论文链接（中国知网）： 融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究 - 中国知网 (cnki.net) 摘要：[目的/意义]基于近邻用户的协同过滤推荐作为推荐系统应用最广泛的算法之一，受数据稀疏和计算可扩展问题影响&#x…
Supervised Contrastive Learning For Recommendation
摘要：
我们的目的是充分考虑对比学习在推荐系统场景中的应用，使其更适合于推荐任务。我们提出了一个监督对比学习框架来预训练用户-项目二部图，然后对图卷积神经网络进行微调。具体来说，我们将在数据预处理过程中比较用户与物品之…
BPR贝叶斯个性化推荐算法—推荐系统基础算法（含python代码实现以及详细例子讲解）
BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1 显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1 显式反馈模型介绍2.3.1.2 具体例子分析2.3.1.3 显示反馈数据分析2.3.2 隐式…
231022|推荐系统1-推荐框架注释
安装包版本
安装相关包flask.__version__ 2.2.3
定义文件夹结构
data存放数据src放资源包文件，MovieRecOffline放线下训练MovieRecSystem放线上test放main/日志和test，src要添加到路径中
线上接口
先定义MovieRecSystem/app.py为线上的接口…
创新研报｜企业如何在不确定时期突破至新高度？
报告下载地址：
创新研报｜BCG 2023最创新企业研究-在不确定时期跃升新高度
创新从未如此重要，领先的企业创新者正在证明这一切。BCG（于2005年首次发布年度创新报告，其中列出了全球创新高管最钦佩的50家企业…
推荐系统 理论笔记 六（推荐算法 详解）
用户信息标签化的过程，就是用户画像。 特征工程： 推荐系统常见的反馈数据
基于人口统计学的，是用户的人口统计学信息，而user-cf是基于用户的行为数据。 泰坦尼克号5分，查分成…
荣耀推送服务业务介绍
概述
荣耀推送服务（HONOR Push）是荣耀公司向开发者提供的消息推送服务，通过服务端与客户端建立一条稳定、可靠的长连接通道，向荣耀手机系统上的APP应用客户端实时推送消息的服务。无论应用进程是否存在，均可正常收到消…
【图解DSA数字签名算法】DSA签名算法的Python实现 | 物联网安全 | 信息安全
系列索引：【图解安全加密算法】加密算法系列索引 Python保姆级实现教程 | 物联网安全 | 信息安全 DSA数字签名算法基于SHA1哈希算法，关于SHA1的实现看另一篇文章。 文章目录一、什么是DSA二、DSA签名算法流程（1）DSA 签名过程&…
facebook广告怎么设置受众人群
在设置Facebook广告受众人群时，你可以遵循以下步骤：
打开广告创建工具，点击页面右上角的箭头并选择“创建广告”。选择广告目标，根据想要实现的目标创建广告。例如，想要让更多用户谈论你的主页和帖子，或者…
网站的内容百度为什么不收录？
网站的内容百度为什么不收录？百度没有收录网站的内容，有可能是因为是新网站。百度蜘蛛目前抓取途径两种，第一种是主动抓取，第二种是在百度站长平台的链接提交工具中获取数据。如果网站的内容长时间没有被百度收录，建议…
基于Python新闻推荐系统 大数据毕业设计 爬虫+可视化+推荐算法 vue框架+Django框架（附源码）✅
毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）
毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题ÿ…
如何实现TensorFlow自定义算子？
在上一篇文章中 Embedding压缩之基于二进制码的Hash Embedding，提供了二进制码的tensorflow算子源码，那就顺便来讲下tensorflow自定义算子的完整实现过程。
前言
制作过程基于tensorflow官方的custom-op仓库以及官网教程，并且在Ubuntu和Mac…
pepnet：通过注入个性化的先验信息来训练参数化、嵌入化的个性化网络
文章地址：https://arxiv.org/pdf/2302.01115.pdf
一、一些基础知识点 多任务、多场景 原文：Multi-task methods focus on fitting target distributions of different tasks, but ignore the semantic differences in the feature space under multi-do…
【2021/推荐/社交网络】Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation
部分公式、图表和排版等显示可能异常，可在个人公众号（码农的科研笔记）进行全文免费阅读。
【2021/推荐/社交网络】Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation 原文：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467340 源码：[伯乐 SEPT]、https://git…
基于Jaccard相似度的推荐算法---示例
目录 数据展示推荐算法的分类基于相似度基于流行度/上下文/社交网络 Jaccard相似度分析数据的特点可以考虑的方法计算方法优缺点计算用户之间的Jaccard相似度获取与给定最相似的10个用户对1713353的用户推荐10本书 数据展示
import pandas as pd
import numpy as np# 读取CSV文…
基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法_文勇军
， 王全民等人［１４］提出了一种交替奇异值分解算法 （ＡＳＶＤ），即结合协同过滤和隐语义分析的混合推荐 算法。唐泽坤等人［１５］融合聚类算法和协同过滤推荐 算法，取得了一定效果。高娜等人［１６⁃１９］将标签因子 和协同过滤推荐算法结合研究缓解了数据稀疏问题，但这…
算法通过村第三关-数组黄金笔记|数组难解
文章目录 前言数组中出现超过一半的数字数组中只出现一次的数字颜色的分类问题(荷兰国旗问题)基于冒泡排序的双指针（快慢指针）基于快排的双指针（对撞指针） 总结 前言 提示：苦不来自外在环境中的人、事、物，…
基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现分析
本文转载自nieson 基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现
在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年&…
推荐系统（十三）阿里深度兴趣网络（三）：DSIN模型（Deep Session Interest Network）
推荐系统（十三）阿里深度兴趣网络（三）：DSIN模型（Deep Session Interest Network）推荐系统系列博客：
推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二&am…
推荐系统[一]：超详细知识介绍，一份完整的入门指南，解答推荐系统是什么。
1. 推荐算法的初步理解
如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。
1.1 推荐系统主要解决问题 任务一：挖掘长尾：帮助用户找到想要的物品（音乐、商品、新闻），…
django+python协同过滤推荐算法网上购物商城系统的n9u33
本毕业设计的内容是设计实现一个基于 Django框架的智能推荐算法。它是以 Python语言，MYSQL为数据库开发平台，Tomcat网络信息服务作为应用服务器。智能推荐算法的功能已基本实现，主要包括用户、商品分类、购物商品、订单等。本项目软件架构选择…
facebook广告的优势和劣势
Facebook广告的优势主要包括：
用户基数巨大：Facebook是全球最大的社交媒体平台之一，拥有数十亿的月活跃用户，因此广告投放的覆盖面非常广泛。精准定位受众：Facebook广告允许广告主根据年龄、性别、地理位置、兴趣爱好…
基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计
基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计 基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计 Design of Heterogeneous Network Collaborative Filtering Recommendation Algorithm based on Hadoop 目录 目录 2 摘要 3 关键词 4 第一章 引言 4 1.1 研究背景 4 1.2 研究意义 5 1.3 国…
基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（四）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建4）模型训练5）获取特征矩阵(1)定义函数用于获取保存的张量(2)生成电影特征矩阵(3)生成用户特征矩阵 相关其…
【推荐算法】MMoE模型：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts
1、MMoE背景
MMoE是谷歌在2018年发表在KDD上的一篇基于多任务学习的经典论文，其使用场景是对不相关任务的多任务学习。在推荐系统中，这些不相关的任务可以示例为：视频流推荐中的CTR、时长、点赞、分享、收藏、评论等相关性不强的多个任务。 …
如何做召回dssm,fm,Mind,youtube等模型
DSSM可以用于粗排，而且其优化的目标就是CTR，因此做排序是自然而然的。但用来做召回也是可以的，因为可以将DSSM分割成user_model和item_model，然后user和item特征分别过模型，分别得到全部的user和item的向量，然后进行faiss召回，这样得到的召回top item 与过整个模型是否有…
李航：关于大模型的思考及研究热点
本文阐述李航老师对 LLM 的一些看法，主要观点如下： ChatGPT 的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明。 LLM 融合了实现人工智能的三条路径。 LLM 的开发需要结合第三者体验和第一者体验。 LLM 能近似生成心智语言。 LLM 需要与多模态大模…
推荐算法再次踩坑记录
去年搞通了EasyRec这个玩意，没想到今年还要用推荐方面的东西，行吧，再来一次，再次踩坑试试。1、EasyRec训练测试数据下载：git clone后，进入EasyRec，然后执行：bash scripts/init.sh 将…
原创代码思路分析需求分析分享 计算机毕业设计Hadoop+Spark电影推荐系统 电影用户画像系统 电影大数据 电影可视化 电影爬虫 电影数据分析 电影大屏echarts 大数据毕设 大数据毕业设计
本章详细介绍了本系统的需求分析。本系统旨在实现一个用户不仅能方便地查看电影信息，而且能获取自己感兴趣的推荐电影的系统。本系统的功能应当是较为完善的，推荐结果应当较为精准化，推荐效率应当高效，并且面对不断增长的电影数据…
推荐系统（八）FNN模型（FM+MLP=FNN）
推荐系统（八）FNN模型（FMMLPFNN）推荐系统系列博客：
推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDTLR模型推荐系统（三）Factorization Machines&am…
推荐算法---矩阵分解
矩阵分解报告
1. 试验介绍
矩阵分解就是把原来的大矩阵，近似的分解成小矩阵的乘积，在实际推荐计算时不再使用大矩阵，而是使用分解得到的两个小矩阵。具体来说就是，假设用户物品的评分矩阵R是m乘n维，即一共有m个用户&…
【读书笔记-＞推荐系统】02-02 矩阵分解
02-02 矩阵分解
思维导图纲要 由于协同过滤算法的头部效应较明显、泛化能力较弱，提出了矩阵分解算法，它在协同过滤算法中“共现矩阵”的基础上，加人了隐向量的概念，加强了模型处理稀疏矩阵的能力，针对性地解决了协同过…
KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation
理解GAT
GAT 采用了 Attention 机制，可以为不同节点分配不同权重
假设 Graph 包含 N 个节点，每个节点的特征向量为 hi，维度是 F，如下所示 对节点特征向量 h 进行线性变换，可以得到新的特征向量 hi，维度是…
Airbnb Embeding学习笔记
Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 学习笔记
2018年kdd的best paper
0.背景介绍
Airbnb提供了一个连接房主（host）挂出的短租房（listing）和主要是以旅游为目的的用户（guest/…
分布式空间索引了解与扩展
目录
一、空间索引快速理解
（一）区域编码
（二）区域编码检索
（三）Geohash 编码
（四）RTree及其变体
二、业内方案选取
三、分布式空间索引架构
（一）PG数…
今日头条算法原理（全）— 2018
今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。
今日头条…
学习美团推荐系统质量模型建设
目录
一、背景引入
（一）基本背景说明
（二）从推荐系统“数据飞轮”看质量建设必要性
二、质量的定位和考量思考
（一）对推荐系统质量的思考迭代
（二）可用性计算的关注点
&#…
【kg推荐-＞精读】Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for Recommendation
KGIN Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for RecommendationAbstract
基于GNN的端到端模型。
现有的基于GNN的模型是粗粒度的，不能
在intents（意图）的细粒度级别识别user-item关系。利用 关系依赖(relation depe…
推荐算法实战项目：AutoRec模型原理以及案例实战(附完整 Python 代码)
本文要介绍的AutoRec模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder)的思想与协同过滤(Collaborative Filter)的思想结合起来，提出了一种单隐层的简单神经网络推荐模型。
可以说这个模型的提出，拉开了使用深度学习解决推…
【推荐系统】推荐算法数学基础
【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍推荐系统涉及的数学知识、推荐系统涉及的概率统计知识。 后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下吧】
上一篇文章：《【推…
从B站源码里探索推荐算法的奥义
这两天闲来无事，回顾了一下前几年B站沸沸扬扬的代码泄露事件，大致翻阅了一些泄露的代码发现了一些有意思的事情，其中就包括 B站视频推荐 加权部分算法 的相关代码。 不过后期 B站官方辟谣说是老版本代码，并且已经进行相应的防御措…
facebook广告相比谷歌广告的优势
Facebook广告相比谷歌广告的优势主要体现在以下方面：
用户数据丰富：Facebook拥有庞大的用户数据，包括人口、兴趣、行为等多个维度，这些数据可以帮助广告主更准确地定位到目标受众。相比之下，谷歌广告的用户数据相对较…
java_扁平＜---＞树转换的思路和方法参考
扁平转树形笔记
1.通过先找到根节点，然后在递归子节点的方法找子节点的子节点
public static List<Good> list2tree(List<Good> list){List<Good> resList new ArrayList<>();for (Good good : list) {// 找到根节点if (good.getpId() …
1024程序员狂欢节特辑 | ELK+ 协同过滤算法构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”
专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需
Spring Cloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html
Python 实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html
Logback 详解专栏：https:/…
Twitter推特开源机器学习算法学习——For You推荐算法核心Features特征组
For You推荐算法核心Features特征组简介1、Aggregate Features 聚合特征1.1 细节1.2 汇总特征列表author_aggregate 作者聚合author-topic_aggregate 作者主题聚合list_aggregate 列表聚合user_aggregate 用户聚合user_author_aggregate 用户-作者对聚合user_engager_aggregate…
1分钟快速实现Redis数据对比
在上篇「Redis高效、安全的不停机数据迁移方案」的文章中，介绍了NineData在Redis迁移场景下的性能和优势。因为数据在主备、多云和多区域环境之间的迁移流动，难免会产生数据一致性的问题，而结构与数据不一致往往是导致故障的原因之一。所以&a…
推荐算法实战项目：WideDeep原理以及案例实战(附完整 Python 代码)
本文要介绍的是Google于2016年提出的Wide&Deep模型，此模型的提出对业界产生了非常大的影响，不仅其本身成功地应用在多家一线互联网公司，而且其后续的改进工作也一直延续至今。
Wide&Deep模型正如其名，分别包含了Wide部分…
2024.3.15abc晚训题解
晚训视频讲解3.15晚训视频讲解 晚训网址https://vjudge.net/contest/615489
A题参考程序
#include<bits/stdc.h>
using namespace std;
char s[110];
int main(){cin>>s1;int nstrlen(s1);for(int i1;i<n;i){int ok0;for(int j1;j<n;j){if(ij)continue; if…
传统推荐算法库使用--mahout初体验
文章目录 前言环境准备调用混合总结 前言
郑重声明：本博文做法仅限毕设糊弄老师使用，不建议生产环境使用！！！ 老项目缝缝补补又是三年，本来是打算直接重写写个社区然后给毕设使用的。但是怎么说呢ÿ…
【推荐系统】推荐算法：冷启动-召回-粗排-精排-重排 解读
【推荐系统】推荐算法：冷启动-召回-粗排-精排-重排 解读 文章目录 【推荐系统】推荐算法：冷启动-召回-粗排-精排-重排 解读1. 介绍2. 冷启动2.1 用户冷启动2.1.1 利用用户注册信息冷启动2.1.2 好物推荐冷启动2.1.3 问题启发式冷启动2.1.4 社交冷启动2.1.…
基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（一）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python环境TensorFlow 环境方法一方法二 安装其他模块安装MySQL 数据库 模块实现1. 数据预处理1）数据整合2）文本清洗3）文本分词 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目以支…
精品Python协同过滤的新闻资讯推荐系统-可视化大屏
《[含文档PPT源码等]精品Python协同过滤的新闻资讯推荐系统设计与实现-爬虫》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程等！
软件开发环境及开发工具：
开发语言：python
使用框架：Django
前端技术&…
论文阅读——会话推荐综述《A Survey on Session-based Recommender Systems
《A Survey on Session-based Recommender Systems》
在信息过载和数字化经济时代，推荐系统（RSs）在信息消费、服务和决策方面发挥着越来越重要的作用。近年来，基于会话的推荐系统（SBRSs）作为RSs的一种…
实战三十一：基于LightGCN推荐算法的推荐系统详细教程代码+数据
推荐系统任务描述：通过用户的历史行为（比如浏览记录、购买记录等等）构造出用户-项目交互图，协同过滤利用过去的用户-项目交互来实现预测；对相似的用户进行推荐相同喜好的item，帮助他们发现可能感兴趣的却不容易发现的item；同时将埋没在长尾中的好商品推荐给可能感兴趣的…
基于协同过滤算法的旅游推荐系统
博主主页：猫头鹰源码 博主简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、公司架构师、全网粉丝5万、专注Java技术领域和毕业设计项目实战 主要内容：毕业设计(Javaweb项目|小程序等)、简历模板、学习资料、面试题库、技术咨询 文末联系获取 项目介绍…
制作广告内容的时候需要注意哪些
在制作Facebook广告内容时，需要注意以下几点：
明确广告目标：在制作广告内容之前，要明确广告的目标，例如提高品牌知名度、吸引用户点击、引导用户留资等。根据不同的目标，广告内容的重点和形式会有所不同。…
springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法
文章目录前言1.建表并且生成一些数据首先，建立一个用户文章操作表（user_article_operation）使用case when语句简单分析数据2. 代码与测试只需要根据表生成相应实体类（注意要加一个value属性来存储分数）主要代码如下&am…
深度解析京东个性化推荐系统
深度解析京东个性化推荐系统
转载：决战618探秘京东取胜之道（作者：fisherman)
一、题记
为了挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
京东个性化推荐发展史
京东推荐的演进史是绚丽多彩的…
数据资产入表科普之公司管理费用详解
关注WX公众号： commindtech77， 获得数据资产相关白皮书下载地址
回复关键字：推荐系统 下载《新闻资讯个性化推荐系统源码》
回复关键字：数据资源入表白皮书
下载《2023年数据资源入表白皮书》 原文链接：
数据资产…
iTransformer: INVERTED TRANSFORMERS ARE EFFECTIVE FOR TIME SERIES FORECASTING
#论文题目：ITRANSFORMER: INVERTED TRANSFORMERS ARE EFFECTIVE FOR TIME SERIES FORECASTING #论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06625 #论文源码开源地址：https://github.com/thuml/Time-Series-Library #论文所属会议：Mach…
数据结构与算法：计算机科学的基石
文章目录 数据结构：构建数据的框架算法：问题的解决方案编程语言：实现数据结构的工具结论 🎉欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构与算法：计算机科学的基石 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT陈寒🍹✨博客主页&…
多目标loss平衡和多目标融合推理
多目标loss平衡：
优化方法更多的考虑的是在已有结构下，更好地结合任务进行训练和参数优化，它从Loss与梯度的维度去思考不同任务之间的关系。在优化过程中缓解梯度冲突，参数撕扯，尽量达到多任务的平衡优化。 GradNorm …
C入门番外篇——C, Are you OK?
今日路上看到一个车牌，52U0K，感觉很有意思，如果做一下简单的翻译就是，“我爱你，好么？” 这样让我脑子中闪现了这样的一个画面：“一个男生追一个女生，看到女生不怎么搭理自己的样子&a…
【Python数据结构与算法】—— 搜索算法 | 期末复习不挂科系列
🌈个人主页: Aileen_0v0🔥系列专栏: 数据结构与算法💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~" 这篇博客主要探索的是计算机科学常见问题---搜索算法
“时间紧，任务重！”
话不多说，开始今天…
奇异值分解（SVD）原理
一、特征值和特征向量
设AAA是nnn阶方阵，如果存在常数及非零nnn向量xxx，使得AxλxAx\lambda xAxλx，则λ\lambdaλ称是矩阵AAA的特征值，xxx是AAA属于特征值λ\lambdaλ的特征向量。给定nnn阶矩阵AAA，行列式 的结果是…
冷启问题目前常见解决方案
1、冷启动的基本方式
随机冷启
个性化冷启
2、冷启动解决问题
冷启动保量
冷启动保量，保证每个item曝光的次数一样，实时统计已曝光的次数和要曝光的次数
冷启动结束过滤，如果需曝光的量越大，且越接近冷启结束时间࿰…
《推荐系统实践》- 项亮
第1章 好的推荐系统
1.1 什么是推荐系统
推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题；
推荐方式：
（1）社会化推荐（social recommendation）：即让好友给自己推荐物品…
推荐算法架构7：特征工程（吊打面试官，史上最全！）
系列文章，请多关注
推荐算法架构1：召回
推荐算法架构2：粗排
推荐算法架构3：精排
推荐算法架构4：重排
推荐算法架构5：全链路专项优化
推荐算法架构6：数据样本
推荐算法架构7：特…
胡扯推荐算法（协同）及其dome实现
文章目录前言推荐系统定义基本分类相似度计算欧式距离皮尔逊系数余弦相似度协同过滤案例数据定义相似度计算推荐svd奇异值分解优化完整代码总结前言
打瞌睡遇到送枕头的感觉真爽嘿嘿 BoyC啊
废话不多说，开始吧。
推荐系统定义
推荐系统(Recommendation System,…
【推荐系统】了解推荐系统的生态（重点：推荐算法的主要分类）
【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍推荐系统的关键元素和思维模式、推荐算法的主要分类、推荐系统常见的问题、推荐系统效果评测。 后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一…
如何使用Python进行推荐算法开发？
要使用Python进行推荐算法开发，你可以按照以下步骤进行： 数据获取和预处理：首先，你需要获取用于推荐的数据集。这可以是用户行为数据、物品属性数据等等。然后，对数据进行清洗、处理和转换，以便于后续的算法…
协同过滤推荐算法UserCF、ItemCF
目录 相似度计算基于用户的协同过滤（UserCF）算法评估基于物品的协同过滤（ItemCF）协同过滤算法的权重改进协同过滤算法的问题分析思考学习参考 相似度计算
杰卡德（Jaccard）相似系数
Jaccard 系数是衡量两个…
facebook广告的内容应该怎么写
在编写Facebook广告时，需要注意以下几个方面：
明确目标：在创建广告之前，你需要明确你的目标。你是想要吸引更多的潜在客户，还是提高品牌知名度？或者是增加销售额？你的目标将决定广告的文案和视…
facebook广告的门槛有哪些
Facebook广告的门槛主要包括以下几个方面： 账户资格：需要拥有一个有效的Facebook个人账号或商业账号。 账户状态：个人账号需要满足一定活跃度要求，而商业账号则需要满足公司名称和地址等详细信息的要求。 账户安全性：…
Apriori介绍及代码批注
一、Apriori原理解析
1. 概述
关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。以超市的销售数据为例，当存在很多商品时，可能的商品组合数量…
poi兴趣点推荐数据集介绍
介绍
foursquare数据集包含2153471个用户，1143092个场所，1021970个签到，27098490个社交关系以及用户分配给场所的2809581评级，我们常用的是根据NYC和TKY都是从该数据集中抽取出来的。 下载地址：https://sites.google.…
科研学习|论文解读——面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究
【论文完整内容详见知网链接】： 面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究 - 中国知网 (cnki.net) 面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究* 摘 要：[目的/意义]随着电商平台商家入驻要求降低以及商品上线审核流程简化，内容安…
基于Python爬虫+K-means机器学习算法今日热点新闻推荐系统——热点推荐、热词呈现及个性化分析（含全部工程源码）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境Pycharm 环境相关库下载 模块实现1. 数据爬取2. 新闻处理与聚类3. 新闻推荐 系统测试1. 数据准备2. 文本聚类3. 热点新闻推荐 工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目基于网络爬虫技术，用于爬取新闻…
【Tensorflow 2.12 简单智能商城商品推荐系统搭建】
Tensorflow 2.12 简单智能商城商品推荐系统搭建 前言架构数据召回排序部署调用结尾 前言 基于 Tensorflow 2.12 搭建一个简单的智能商城商品推荐系统demo~ 主要包含6个部分，首先是简单介绍系统架构，接着是训练数据收集、处理，然后是召回模型、…
推荐算法之DeepFM
论文：DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
Github：https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-DeepFM
https://github.com/shenweichen/DeepCTR IJCAI2017 本文将深度神经网络dnn和因式分解机Factorization-M…
基于记忆与模型协同过滤的电影推荐系统研究与实践（文末送书）
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
facebook广告投放技巧
Facebook广告投放的技巧包括以下几个方面：
明确目标受众：在投放广告之前，需要明确目标受众是谁，包括他们的年龄、性别、地域、兴趣等方面的特征。这样有助于更好地定位广告，提高广告的精准度和效果。制定广告策略&…
推荐算法 - 协同过滤算法
协同过滤算法是常见的一种推荐算法，通过分析用户历史行为和对物品的偏好，从而预测用户可能喜欢或购买的物品。协同过滤算法主要分为两部分：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过…
Word2Vec与文章相似度--相似度计算
2.7.4.2 相似度计算
目的：计算18号Python频道的文章之间相似度步骤： 1、读取数据，进行类型处理(数组到Vector)2、BRP进行FIT
读取数据，进行类型处理(数组到Vector)
from pyspark.ml.linalg import Vectors
# 选取部分数据做测试…
推荐算法中经典排序算法GBDT+LR
文章目录 逻辑回归模型逻辑回归对于特征处理的优势逻辑回归处理特征的步骤 GBDT算法GBDTLR算法GBDT LR简单代码实现 逻辑回归模型 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是一种传统机器学习分类模型，也是一种比较重要的非线性回归模型࿰…
facebook广告怎么降低预算优化效果
在Facebook广告中降低预算优化效果的方法有以下几种：
细分受众群体：根据不同受众群体的兴趣和行为特征，将广告投放精细划分为更小的群体，以更精准地触达目标受众，提高转化率和降低转化成本。优化广告素材：…
拒绝摆烂！C语言练习打卡第五天
🔥博客主页：小王又困了
📚系列专栏：每日一练
🌟人之为学，不日近则日退
❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 目录
一、选择题
📝1.第一题
📝2.第二题
Ὅ…
面试题---推荐系统
类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱…
基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（六）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建4）模型训练5）获取特征矩阵 2. 后端Django3. 前端微信小程序1）小程序全局配置文件2）…
精通推荐算法1：为什么需要推荐系统（系列文章，建议收藏）
作者简介：
腾讯算法研究员。硕士毕业于中国科学院大学。在阿里和腾讯工作多年，拥有丰富的搜索和推荐算法经验。CSDN博客专家，原创文章100篇。发表专利15个，其中已授权6个。
系列文章，欢迎关注
精通推荐算法1&#x…
⻓度最⼩的⼦数组【滑动窗口】
文章目录 0.分析1. 暴力求解【超时】2. 滑动窗口 0.分析
这道题要求的是一个区间 是区间就有【第一个元素】 即起始位置
1. 暴力求解【超时】
这道题是要找一个子区间，使得这个区间的所有数 > target； 把数组中的每⼀个元素作为一个区间的起始位置…
推荐算法架构7：特征工程
1 概述
特征工程[1]（Feature Engineering）是推荐算法的基础，它对收集到的原始数据进行解析和变换，从而提取出模型所需要的信息。通过挖掘丰富和高质量的特征，并对其进行合理的处理，可以提升模型预估准确度…
【Python百宝箱】个性化推荐算法探幽：从协同过滤到深度学习，推荐系统库选择指南
个性化推荐：Surprise、LightFM、Implicit、Cornac、TuriCreate、Spotlight全方位解析
前言
在当今数字时代，推荐系统在引导用户发现个性化内容、产品和体验方面发挥着至关重要的作用。本文深入探讨了推荐系统领域的多个先进工具和库，为读者…
【面经八股】搜广推方向：常见面试题（四）
【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（四） 文章目录 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（四）1. ctr 和 cvr 模型有什么不同。ESMM模型2. 用户/项目相似度衡量指标，特征相关性衡量指标3. ROC曲线是怎么画的？4. 常用的超参数调优方法有哪些？7. Softmax上溢、下溢…
Java推荐系统-基于用户的最近邻协同过滤算法
基于用户的最近邻算法（User-Based Neighbor Algorithms），是一种非概率性的协同过滤算法，也是推荐系统中最最古老，最著名的算法，我们称那些兴趣相似的用户为邻居，如果用户n相似于用户u࿰…
CS224W5.3——信念传播
此文中，我们介绍信念传播，这是一种回答图中概率查询的动态规划方法。通过迭代传递消息给邻居节点，如果达成共识，则计算最终的信念值。然后，我们通过示例和泛化树结构展示消息传递。最后讨论了循环信念传播算法及其优缺…
外卖平台推荐算法的优化与实践
目录
引言
一、推荐算法的原理
二、推荐算法的挑战
三、实际案例分析
四、优化推荐算法的策略
五、结论 引言 在当今数字化社会，外卖平台成为了人们生活中不可或缺的一部分。为了提供更加个性化、高效的服务，外卖平台使用推荐算法成为了一项关键技…
facebook广告怎么效果好
要提高Facebook广告的效果，可以尝试以下策略：
明确广告目标：在制定广告计划之前，需要明确广告的目标。这可能包括增加网站流量、提高品牌知名度、推广新产品或提高现有产品的销售量。明确目标后，可以制定相应的广告策…
CS224W6.3——图深度学习
在这篇中，将介绍图神经网络的架构。关键思想是，在GNNs中，根据局部网络邻域生成节点嵌入。gnn通常由任意数量的层组成，而不是单层，以集成来自更大上下文的信息。介绍了如何使用gnn来解决优化问题，以及它强大…
【推荐算法系列六】WideDeep模型
文章目录 参考资料 模型结构模型的记忆能力模型的泛化能力问题 参考资料
见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？keras实现的代码参考
模型结构 它是由左侧的 Wide 部分和右侧的 Deep 部分组成的。Wide 部分的结构太简单了，就是…
京东搜索EE链路演进 | 京东云技术团队
导读
搜索系统中容易存在头部效应，中长尾的优质商品较难获得充分的展示机会，如何破除系统的马太效应，提升展示结果的丰富性与多样性，助力中长尾商品成长是电商平台搜索系统的一个重要课题。其中，搜索EE系统在保持排序…
会旋转的树,你见过吗?
🎈个人主页:🎈 :✨✨✨初阶牛✨✨✨ 🐻强烈推荐优质专栏: 🍔🍟🌯C的世界(持续更新中) 🐻推荐专栏1: 🍔🍟🌯C语言初阶 🐻推荐专栏2: 🍔…
图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍
图书管理与推荐系统。使用Python作为主要开发语言。前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面结构，后端采用Django作为逻辑处理，通过Ajax等技术实现数据交互通信。在图书推荐方面使用经典的协同过滤算法作为推荐算法模块。主要功能有&#…
商品购物管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍
商品管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建显示界面，后端采用Django框架处理用户的请求响应。 创新点：使用协同过滤算法，以用户对商品的评分作为依据，在…
机器学习推荐算法之关联规则（Apriori）——支持度；置信度；提升度
目录
🍎走进关联规则
🍊什么是关联规则？
🍒关联规则的分类
🍉关联规则的基本概念 置信度的局限——错估某个关联规则的重要性
提升度和零事务的关系
先验原则
实际案例 代码实战
频繁项集和支持度
置信度调用…
基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（一）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python环境TensorFlow环境方法一方法二 后端服务器Django环境配置微信小程序环境 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合…
基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（一）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python环境TensorFlow环境PyQt5环境 模块实现1. 数据预处理 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。它的目标是从众多游戏中筛选出最适合…
【Tensorflow 2.12 电影推荐系统之排序模型】
Tensorflow 2.12 电影推荐系统之排序模型 学习笔记导入相关模块准备数据加载数据数据预处理获取词汇表构建模型定义评分排序模型定义损失函数以及模型评估指标定义完整的评分排序模型训练和评估创建排序模型实例缓存数据训练评估预测导出和加载模型结尾学习笔记 Tensorflow 2.1…
c++中list的简单实现
文章目录 list介绍节点类(listNode)__list__iterator(迭代器类)operator-> list的成员函数empty_init() 初始化节点list(list<T>& lt) 拷贝构造clear() 清除链表~list() 析构insert() 插入erase() 删除push_back() 尾插push_front() 头插pop_back() 尾删pop_front…
Embedding压缩之基于二进制码的Hash Embedding
推荐系统中，ID类特征的表示学习（embedding learning）是深度学习模型成功的关键，因为这些embedding参数占据模型的大部分体积。这些模型标准的做法是为每一个ID特征分配一个unique embedding vectors，但这也导致存储emb…
item2vec 阅读笔记
《Item2Vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering》
背景
协同过滤 (Collaborative Filtering)是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性，来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。
摘要
item embedd…
Neo4j 开发者大会 NODES 2022 活动日程已发布 - 11.16 ~ 11.17
各位 Graphistas：
Neo4j 开发者大会 NODES 2022 将在 2022 年 11 月 16～17 日召开，不要错过这连续 24 小时跨越 3 个主要时区的大型在线活动，欢迎加入我们一起庆祝来自全球图技术社区的隆重分享。
现在访问官方网站注册活动: ht…
基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（一）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python环境Pycharm 环境数据库 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlowCNN协同过滤算法的智能电影推荐系统——…
![深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3be20f20fef024e998854b404aa0f662.png)
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解
【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…
基于ChatGPT+词向量/词嵌入实现相似商品推荐
最近一个项目有个业务场景是相似商品推荐，给一个商品描述(比如 WIENER A/B 7IN 5/LB FZN )，系统给出商品库中最相似的TOP 5种商品，这种单纯的推荐系统用词向量就可以实现，不过，这个项目特点是商品库巨大，有…
MMoE: 基于多门专家混合的多任务学习任务关系建模
文章链接：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts
发表会议: KKD 2018 （Knowledge Discovery and Data Mining，数据挖掘领域顶会） 目录 1.背景介绍Recommendation SystemMulti-…
【推荐算法系列十七】：GBDT+LR 排序算法
排序算法经典中的经典
参考
推荐系统之GBDTLR 极客时间 手把手带你搭建推荐系统 课程
逻辑回归（LR）模型
逻辑回归（LR,Logistic Regression）是一种传统机器学习分类模型，也是一种比较重要的非线性回归模型ÿ…
lr推荐模型 特征重要性分析
在分析lr模型特征重要性之前，需要先明白lr模型是怎么回事儿。
lr模型公式是sigmoid(w1*x1w2*x2...wn*xn)，其中w1,w2,...,wn就是模型参数，x1,x2,...,xn是输入的特征值。
对于lr模型来说，特征可以分为两个粒度，一个是特…
音乐推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍
音乐推荐与管理系统。本系统采用Python作为主要开发语言，前端使用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面平台，后端使用Django框架处理请求，并基于Ajax等技术实现前端与后端的数据通信。在音乐个性推荐功能模块中采用通过Python编写协…
2022年MathorCup 赛题浅评
今年MathorCup比赛共四个题，其中研究生组只能选A,B，其他组别四个题目选择没有限制。比赛一共四天，时间适中，因此对于大家选题，构建思路，建立模型，论文写作时间都会较为宽裕。我认为较为合理的时…
facebook广告和谷歌广告的区别
Facebook广告和Google广告在以下六个方面存在区别：
广告形式：谷歌广告主要通过搜索和展示广告，而Facebook广告涵盖了贴文广告、主页和APP等多种形式。客户群体：谷歌广告更适合B2B的广告和品牌宣传，而Facebook广告主要…
增强现实（AR）在广告中的力量
The Power of AR in Advertising 写在前面
增强现实（AR -Augmented Reality）是指借助软件、应用程序和智能手机、平板电脑或耳机等设备，为日常生活添加视觉和音频元素的技术。如今，品牌和广告商可以在营销活动中使用AR࿰…
隐私保护多领域推荐的紧密度共聚类联邦概率偏好分布模型
论文链接
Federated Probabilistic Preference Distribution Modelling with Compactness Co-Clustering for Privacy-Preserving Multi-Domain Recommendation
引言
这篇论文提出的概率偏好分布是通过使用高斯分布来表示用户和项目的偏好。在论文中，作者提出了一…
【读书笔记-＞推荐系统】02-04 从FM到FFM
02-04 FM与FFM
思维导图纲要 逻辑回归模型表达能力不强的问题，会不可避免地造成有效信息的损失。在仅利用单一特征而非交叉特征进行判断的情况下，有时不仅是信息损失的问题，甚至会得出错误的结论。著名的“辛普森悖论”用一个非常简单的例子…
职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍
职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言，以WEB网页平台的方式进行呈现。前端使用HTML、CSS、Ajax、BootStrap等技术，后端使用Django框架处理用户请求。 系统创新点：相对于传统的管理系统，本系统使用…
图书推荐管理系统Python，基于Django和协同过滤算法等实现
一、介绍
图书推荐系统 / 图书管理系统，以Python作为开发语言，基于Django实现，使用协同过滤算法实现对登录用户的图书推荐。
二、效果展示 三、演示视频
视频代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/gq555ph49m9fvrze
四、Dj…
第五篇 - 人工智能与机器学习技术VS创意创新（creative）--- 我为什么要翻译介绍美国人工智能科技巨头IAB公司？
【如无特殊说明，本文所有图片均来源于网络】
IAB平台，使命和功能
IAB成立于1996年，总部位于纽约市。
作为美国的人工智能科技巨头社会媒体和营销专业平台公司，互动广告局（IAB- the Interactive Advertising Bureau&…
5本有关多Agent系统、智能体的书，前言总结
前言
近来这个多Agent系统在业界可谓很火，camel什么之类的产品也推送了出来。于是乎找了些这些方面的书籍，今天阅读5本有关书籍的序言，简单总结一下。 《Agent和多Agent系统的设计与应用》 ISBN
7-307-03163-9
前言总结
本书开始介绍了一…
facebook广告运营技巧
在Facebook上进行广告运营需要一定的技巧和策略。以下是一些建议：
明确目标：在创建广告之前，你需要明确你的目标。这可能包括增加品牌知名度、提高网站流量、增加销售等等。明确目标后，你可以将广告与这些目标相结合，…
推荐算法：HNSW【推荐出与用户搜索的类似的/用户感兴趣的商品】
HNSW算法概述
HNSW（Hierarchical Navigable Small Word）算法算是目前推荐领域里面常用的ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法了。其目的就是在极大量的候选集当中如何快速地找到一个query最近邻的k个元素。
要找到一个query的…
文献阅读：ESAM: Discriminative Domain Adaptation with Non-Displayed Items to Improve Long-Tail Performanc
文献阅读：ESAM: Discriminative Domain Adaptation with Non-Displayed Items to Improve Long-Tail Performance 1. 内容简介 & 问题描述2. 主要方法描述3. 实验结果分析 1. 基础实验结果考察2. 消解实验3. 可视化结果分析 4. 结论 & 思考 文献链接&#…
矢量场的旋度----环量和旋度
1、环量
如果矢量场是： 取有向的闭合曲线 ，闭合曲线所限定的曲面的正法线方向符合右手螺旋定则。
环量定义：
空间中可以有无穷多个曲面共同构成，也可以由无穷多个有限曲线一个叠加一个构成。所以我们只需要研究任意一个环路上面…
浪花 - 用户匹配算法
一、随机匹配用户思路
1. 匹配个数：匹配多个，按照匹配的相似度从高到低排序返回给用户
2. 用户匹配的依据
用户标签 tags 的相似度：共同标签越多，相似度越高，排名越高没有匹配的用户，随机推荐
3. 举例&…
【搜索推荐】〇、搜索系统与推荐系统常识
0、搜索系统
我们正处在信息过载的时代，Tom Landauer认为人的大脑只能存储约200MB信息，一生只能接触约6G信息。
因此，随着大数据技术的出现和发展、深度学习和网络计算能力的提高，提高了我们对信息的处理能力，但是并…
基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（三）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建(1)定义参数(2)定义网络数据输入占位符(3)定义用户嵌入矩阵(4)定义电影嵌入矩阵(5)定义电影类型嵌入矩阵(6)处理电影名称(7) 全连…
推荐算法实战项目：NFM 原理以及案例实战(附完整 Python 代码)
本文要介绍的是由新加坡国立大学的研究人员在论文《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics∗》中提出的NFM模型。
NFM模型全称是Neural Factorization Machines，通过名字也可以看出，这又是一个基于FM模型改进得到的网络。无论…
[ABC206E] Divide Both 解题记录
[ABC206E] Divide Both 解题记录 题意简述
给定整数 L , R L,R L,R，求满足以下条件的数对 ( x , y ) (x,y) (x,y) 的数量。 x , y x,y x,y 不互质 x ∤ y x \nmid y x∤y 且 y ∤ x y \nmid x y∤x 题目分析
正难则反，考虑用所有的满足第一条性质的…
推荐系统实战（基于机器学习/深度学习）
文章目录 推荐系统介绍什么是推荐系统？推荐系统的应用为什么需要推荐系统推荐系统发展推荐系统的目标怎样评价推荐系统效果推荐系统里的常用词推荐系统经典流程推荐系统的难点与挑战涉及技术点分析为什么需要深度学习 协同过滤与矩阵分解矩阵分解中的显式与隐式特征…
如何支持研发对CSDN个性化推荐系统重构
目录 大地图工具构建数据治理保持发布重视测试小结 一个以内容服务为主的软件，它的推荐系统在数据侧对软件产生着举足轻重的作用。数据的三个方面决定了这个内容软件的档次。
数据的质量好坏数据和用户需求的相关性好坏数据的层次体系好坏
通常，我们说…
![推荐系统[九]项目技术细节讲解z2：搜索Query理解[Term Weight、Query 改写、同义词扩写]和语义召回技术](https://img-blog.csdnimg.cn/e8e2fbfee5c84d96b5cf05598e7cb0dd.png)
推荐系统[九]项目技术细节讲解z2：搜索Query理解[Term Weight、Query 改写、同义词扩写]和语义召回技术
搜索Query理解和语义召回技术 随着用户规模和产品的发展， 搜索面临着越来越大的 query 长尾化挑战，query 理解是提升搜索召回质量的关键。本次将介绍搜索在 query term weighting，同义词扩展，query 改写，以及语义召回等方向上的实践方法和落地情况。
1.面临问题：长尾 qu…
MRC是谁？- 媒体评级委员会 Media Rating Council
在在线广告的世界里，有许多不同的技术和实践用于提供和衡量广告。对于广告商、出版商和营销人员来说，了解这些技术是如何工作的以及如何有效使用这些技术很重要。在这方面发挥关键作用的一个组织是媒体评级委员会（MRC）。
1. 了解…
推荐系统（概要+召回）
推荐系统
一、概要
1.基本概念
用户行为：点击、点赞、收藏、转发消费指标：点击率 (click rate)、交互率 (engagement rate)北极星指标：用户规模、消费、发布实验流程：离线实验、AB测试、推全
2.推荐系统的链路
召回ÿ…
【推荐算法系列十八】：DSSM 召回算法
参考 推荐系统中 DSSM 双塔模型汇总（二更）
DSSM 和 YouTubeDNN 都是比较经典的 U2I 模型。
U2I 召回
U2I 召回也就是 User-to-Item 召回，它基于用户的历史行为以及用户的一些个人信息，对系统中的候选物品进行筛选，挑…
阿里云-零基础入门推荐系统 【Baseline】
文章目录 赛题介绍评价方式理解赛题理解代码实战导包df节省内存函数读取采样或全量数获取 用户 - 文章 - 点击时间字典获取点击最多的topk个文章itemcf的物品相似度计算itemcf 的文章推荐给每个用户根据物品的协同过滤推荐文章召回字典转换成df生成提交文件获取测试集从所有的召…
【推荐算法】userid是否需要建模
看到一个din的源码，将userid也构建了emb table。
于是调研了一下。即推荐算法需要建模userid吗？
深度学习推荐算法中user-id和item-id是否需要放入模型中作为特征进行训练呢？
深度学习推荐算法中user-id和item-id是否需要放入模型中作为特…
【基于springboot+Vue+Element ui的电影推荐之协同过滤算法简单实现】
基于springbootVueElement ui的电影推荐之协同过滤算法简单实现 1.基于用户的协同过滤算法的简单设计与实现1.1获取某个用户的评分矩阵1.2获取该用户与其他用户的相似度矩阵1.3获取两个用户之间的相似度并存储1.4返回推荐列表 2.基于物品的协同过滤算法的简单设计与实现2.1计算…
TikTok品牌出海创世纪（二）
目录 1.推荐算法打造王者品牌 2.品牌聚焦海外Z群体 3.持续扩展应用场景 加速品牌全球化传播
品牌聚焦海外Z群体 “这个地球上，三分之二的人都在用Facebook“，这是对Facebook曾经统治地位最直观的描述。 但如今，这家全球社交媒体巨头的光环正…
知识图谱实战应用24-基于py2neo的学生个性化课程的推荐系统
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用24-基于py2neo的学生个性化课程的推荐系统，本项目利用知识图谱技术来提供个性化的在线学习体验，构建了一个包含数百门课程和学习资源的知识图谱，通过分析用户的学习历史、兴趣和能力，为每个学生生成个性化的学习路径…
基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（四）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 数据预处理2. 模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数 3. 模型训练及保存1）模型训练2）模型保存 4. 模型应用1）制作页面2）模型导入及调用3&am…
基于ChatGPT+词向量/词嵌入实现相似商品推荐系统
最近一个项目有个业务场景是相似商品推荐，给一个商品描述(比如 WIENER A/B 7IN 5/LB FZN )，系统给出商品库中最相似的TOP 5种商品，这种单纯的推荐系统用词向量就可以实现，不过，这个项目特点是商品库巨大，有…
查找总价格为目标值的两个商品【双指针】
这道题实际上跟本专栏上一题属于同一类型，是上一题的简单版，可以点击跳跃。 ⬇ 有效三角形的个数【双指针】 法一：暴力求解 class Solution
{
public:vector<int> twoSum(vector<int> &nums, int target){int n nums.size()…
对话 CTO | 听快看漫画 CTO 李润超讲重塑漫画产业的技术推动力
专栏介绍
「对话 CTO」是极客公园的一档最新专栏，以技术人的视角聊聊研发管理者的发展和成长。
本专栏由企业级研发管理工具ONES的创始人&CEO王颖奇作为特邀访谈者。王颖奇曾参与金山软件 WPS、金山毒霸等大型软件的核心开发工作；2011 年创立了正点…
【推荐】Twitter推荐算法架构
note 文章目录note一、推特开源推荐算法二、Twitter Recommendation Algorithm2.1 召回模型2.2 排序模型三、基础建设Reference一、推特开源推荐算法
项目地址：https://github.com/twitter/the-algorithm 内容：从数据获取，到特征加工、召回再…
Java学习之数据结构知识点
Java学习系列知识点纯干货： 1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门 2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门 3.Java学习之数据库知识点—>传送门 4.计算机网络知识点—>传送门 5.Java学习之数据结构知识点—>传送门 6.操作系统知识点学习—>传…
Python deepFM推荐系统，推荐算法，deepFM源码实战，deepFM代码模板
1.DeepFM介绍： DeepFM（Deep Factorization Machine）是一种结合了深度学习和因子分解机的推荐模型。它在CTR（点击率）预测任务中表现出色，并能够有效地处理稀疏特征。 DeepFM模型由两个部分组成：因…
【二叉树part06】| 654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树
目录
🎈LeetCode654.最大二叉树
🎈LeetCode617.合并二叉树
🎈LeetCode700. 二叉搜索树中的搜索
🎈LeetCode98. 验证二叉搜索树 🎈LeetCode654.最大二叉树
链接：654.最大二叉树 给定一个不重复的整数数…
facebook广告投放有哪些需要注意的
在Facebook上进行广告投放需要注意以下几点：
目标受众：在投放广告之前，要明确你的目标受众是谁。这有助于你更好地定位广告，并确保广告能够触达正确的群体。广告内容：广告内容应该与你的品牌形象和目标受众相符。要确…
基于矩阵分解的推荐算法
1.背景 推荐系统的两大应用场景分别是评分预测(Rating Prediction)和Top-N推荐(Item Ranking)。其中评分预测主要用于评价网站，比如用户给自己看过的电影评多少分，或者用户给自己看过的书籍评价多少分，矩阵分解技术主要应用于评分预测问题&am…
DSIN(Deep Session Interest Network)详解
1. 提出动机
这个模型依然是研究如何更好地从用户的历史行为中捕捉到用户的动态兴趣演化规律。DIEN存在一个问题，就是只关注了如何去改进网络，而忽略了用户历史行为序列本身的特点，我们仔细去想，用户过去可能有很多历史点击行为&…
java电影购票推荐算法(含源码,小程序,vue,uniapp)
用户协同推荐算法思想
如果你喜欢战狼、长津湖、阿甘正传等电影，另外有个人也喜欢这些电影，而且他还喜欢指环王，则很有可能你也喜欢指环王这个电影。
所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的…
2021 年 MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛B题
赛道 B：信息流智能推荐算法中的序列评估问题
随着互联网信息的蓬勃发展，用户在使用互联网应用时面临着信息过载的问题。推荐算法的出现，满足了用户个性化的内容消费需求， 提升了用户获取有用信息的效率，在互联网 APP…
电商技术揭秘二：电商平台推荐系统的实现与优化
文章目录 一、推荐系统的重要性1.1 提升用户体验1.1.1 个性化推荐增强用户满意度1.1.2 减少用户选择困难 1.2 增加销售额1.2.1 促进交叉销售和捆绑销售1.2.2 提高用户购买转化率 1.3 数据分析与用户行为理解1.3.1 挖掘用户偏好和购买习惯1.3.2 为产品开发和库存管理提供数据支持…
完美世界一面 暑期 推荐算法 4.3
1.code 最长公共子序列，不仅要求长度，还要求出其中任意一个序列是什么，秒了 2.项目 详细问项目，没有扣非常细的细节 有了解过双塔模型的结构吗 为什么不能user和item提前交叉，那这个缺点，有什么方式可以改进…
![【算法每日一练]-数论（保姆级教程 篇1 埃氏筛，欧拉筛）](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8a9af66bfbe84cfeadaf29083185b7c9.png)
【算法每日一练]-数论（保姆级教程 篇1 埃氏筛，欧拉筛）
目录
保证给你讲透讲懂
第一种：埃氏筛法
第二种：欧拉筛法 题目：质数率
题目：不喜欢的数
思路： 问题：1~n 中筛选出所有素数（质数）
有两种经典的时间复杂度较低的筛法࿰…
推荐系统（六）Deep Cross Network（DCN）
推荐系统（六）Deep & Cross Network（DCN）推荐系统系列博客：
推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDTLR模型推荐系统（三）Factorization…
CTR之Session行为序列建模用户兴趣：DSIN
在前面的文章中，DIN模型 在用户行为序列建模中引入注意力机制来强调加权与target item相关的行为，以实现动态的兴趣表征；而DIEN模型 则在DIN的基础上加入时间性信息，使用注意力机制的GRU来挖掘用户兴趣的演变。
而今天的这篇文章…
大数据——协同过滤推荐算法：矩阵分解
矩阵分解的方法也分为很多种：SVD、LFM、BiasSVD和SVD。
Traditional SVD 一般SVD矩阵分解指的是SVD奇异值分解，将矩阵分解成三个相乘矩阵，中间矩阵就是奇异值矩阵。SVD分解的前提是矩阵是稠密的，现实场景中数据都是稀疏的&#x…
漏洞挖掘和安全审计的技巧与策略
文章目录 漏洞挖掘：发现隐藏的弱点1. 源代码审计：2. 黑盒测试：3. 静态分析工具： 安全审计：系统的全面评估1. 渗透测试：2. 代码审计：3. 安全策略审查： 代码示例：SQL注入漏…
【Tensorflow 2.12 电影推荐系统之召回模型】
Tensorflow 2.12 电影推荐系统之召回模型 学习笔记导入相关模块准备数据加载数据数据预处理生成词汇表构建模型嵌入维度查询塔候选条目塔模型指标损失函数定义双塔召回模型训练和评估创建模型实例缓存数据训练评估预测导出和加载模型结尾学习笔记 Tensorflow 2.12 智能电影推荐…
【数据结构】二叉树之堆的实现
🔥博客主页：小王又困了
📚系列专栏：数据结构
🌟人之为学，不日近则日退
❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 目录
一、二叉树的顺序结构
📒1.1顺序存储
📒1.2堆的性质…
数据结构与算法基础-(2)
🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…
快排超详细，Leetcode排序数组题目带你升华掌握
大家好，这里是Dark FalmeMater。 这篇文章我将超级仔细地讲解快速排序，快排之所以叫快排，到底有多快，为什么这么快，还有快速排序的优化和改进，通过这篇文章你一定会对快排有进一步的掌握。 文章目录 Hoare版…
CS224W2.1——传统基于特征的方法(节点层级特征)
CS224W1.1——图机器学习介绍CS224W1.2——图机器学习应用CS224W1.3——图表示的选择
前面几篇介绍了图机器学习的基础一些背景知识，我们知道图机器学习任务分为多个层级：
节点层级任务边层级任务子图层级任务图层级任务
这篇主要讲传统的基于特征方法…
果蔬购物商城管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍
果蔬购物管理与推荐系统。本系统以Python作为主要开发语言，前端通过HTML、CSS、BootStrap等框架搭建界面，后端使用Django框架作为逻辑处理，通过Ajax实现前后端的数据通信。并基于用户对商品的评分信息，采用协同过滤推荐…
基于ALS算法的推荐系统研究_徐雪东
RMSE计算公式 ALS存在的问题，以及对应的 解决方案 存在的缺点问题：
1.用户兴趣偏移问题：
即用户的兴趣没有考虑到随着时间的变化，而是说不管是什么时间的用户兴趣，权重占比都是一样的，并没有说用户兴趣会…
CS224W4.1——PageRank
在这篇中，我们将关注如何将图表示为矩阵，并讨论我们可以探索的后续属性。我们定义了PageRank的概念，进一步探索随机游走，并引入矩阵分解作为生成节点嵌入的视角。在第一部分，我们将介绍PageRank作为在图中对节点重要性…
Dual Personalization on Federated Recommendation
联合推荐的双重个性化
代码链接 论文链接
主要创新
文章的主要创新是提出了一种双重个性化机制，用于增强联邦推荐系统的性能。这种机制能够在联邦学习框架中为每个本地模型学习用户特定的物品嵌入，从而显著提升推荐系统的效果。通过在四个数据集上进行…
快速了解推荐引擎检索技术
目录
一、推荐引擎和其检索技术
二、推荐引擎的整体架构和工作过程
（一）用户画像
（二）文章画像
（三）推荐算法召回
三、基于内容的召回
（一）召回算法
（二…
【序列召回推荐】(task2)序列召回GRU4Rec和faiss使用
学习总结：
一般的RNN模型我们的输入和输出是什么，我们对RNN输入一个序列 X[x1,x2,...,xn]X [x^1,x^2,...,x^n]X[x1,x2,...,xn] ，注意我们序列中的每一个节点都是一个向量，那么我们的RNN会给我们的输出也是一个序列 Y[y1,y2,...,…
【2021/反事实/POI推荐】Improving location recommendation with urban knowledge graph
文章全文首发：码农的科研笔记（公众号） 原文：https://arxiv.org/abs/2111.01013 1 动机
位置推荐定义为推荐地理位置给用户，现有推荐无法无法很好的建模地理位置属性，这导致推荐结果是次优的。同时作者希望…
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大…
基于机器学习的内容推荐算法及其心理学、社会学影响闲谈
基于机器学习的内容推荐算法目前在各类内容类APP中使用的非常普遍。在购物、时尚、新闻咨询、学习等领域，根据用户的喜好，进行较为精准的用户画像与内容推荐。此类算法不但可以较为准确的分析用户的特征，如年龄、性别等，还能通过长…
提高数据处理效率的有力工具：TopK算法解析
文章目录 TopK是什么TopK算法的实现总结 在现实生活中，TopK算法是非常常见的一种应用，你可能已经在电商平台上使用它来搜索最畅销的商品或者在音乐应用中使用它来发现最受欢迎的歌曲。那么，让我们深入了解TopK算法的原理和实现吧！…
推荐算法的特征工程之连续值特征处理
转子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/571067511 上一篇文章推荐算法的基石-数据提了数据是算法的基石，我们通过埋点，数据的预加工，把野生数据变成了家养数据，打个比喻，如果把好的算法比喻为一道好菜…
推荐系统中 纯用户冷启动问题研究
纯用户冷启动一、简介二、研究动机三、相关工作四、纯冷启动处理思想四个非个性化推荐系统基线Coverage-based RSs互补性分析（H2假设）评估指标H2假设的有效性推荐的质量用户转化率结果A/B测试结果五、总结今天总结一下上周读的一个纯用户冷启动的论文&am…
nodejs微信小程序＋python＋PHP基于推荐算法的电影推荐系统-计算机毕业设计推荐django
目 录 摘 要 I ABSTRACT II 目 录 II 第1章 绪论 1 1.1背景及意义 1 1.2 国内外研究概况 1 1.3 研究的内容 1 第2章 相关技术 3 2.1 nodejs简介 4 2.2 express框架介绍 6 2.4 MySQL数据库 4 第3章 系统分析 5 3.1 需求分析 5 3.2 系统可行性分析 5 3.2.1技术可行性：…
基于hadoop的推荐算法-mahout版
基于hadoop的推荐算法，讲其中mahout实现的基于项目的推荐算法 分为4步： 1.获得人-物 用户矩阵 输入为所有人对物品的评价或关联 map端输出key为人，value为物品倾好度 reeduce端输出key为人，vallue为多个物品倾好度 2.获得物-物 项…
Attentional Factorization Machines - 学习笔记
引言
本篇文章介绍的是Attentional Factorization Machines(AFM)。AFM开创性地将注意力机制引入到因子分解机(Factorization Machines)中，可视为FM和NFM的延续之作，这两个模型在前面博客中已经进行了介绍，有兴趣的读者可以点击蓝色链接进行深…
商品推荐系统+可视化+2种协同过滤推荐算法 Django框架 大数据毕业设计（附源码+论文）✅
毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）
毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题ÿ…
基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库， 我构建了一个电影推荐系统
电影推荐系统自从机器学习时代开始以来就不断发展，逐步演进到当前的 transformers 和向量数据库的时代。
在本文中，我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件，以构建最佳的推荐引擎。 在众多可用的向量数据库中，我们将…
Neural Factorization Machine -学习笔记
动机
在推荐系统中，交叉特征(Cross Features)可以深入挖掘特征之间的潜在关系，提升模型效果。例如，把职业特征occupation{banker,doctor}occupation\left\{banker,doctor\right\}occupation{banker,doctor}和性别特征gender{M,F}gender\left…
N-140基于springboot,vue协同过滤推荐算法个性化购物商城
开发工具：IDEA
服务器：Tomcat9.0， jdk1.8
项目构建：maven
数据库：mysql5.7
系统分前后台，项目采用前后端分离
前端技术：vueelementUI
服务端技术：springbootmybatisredis
本…
推荐系统经典模型YouTubeDNN
文章目录 YouTubeDNN概念YouTubeDNN模型架构图YouTubeDNN召回阶段YouTubeDNN层级介绍 YouTubeDNN排序阶段YoutubeDNN模型中的一些Trick负采样问题特征构造上下文选择 总结 YouTubeDNN概念
YouTubeDNN是YouTube用于做视频推荐的落地模型，其大体思路就是召回阶段使用…
【推荐算法系列十六】：协同过滤
文章目录 参考原理基于邻域的协同过滤算法基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）基于内容的协同过滤 基于模型的协同过滤算法 扩展优缺点 参考
推荐系统之神经协同过滤
原理
基于邻域的协同过滤算法
基于邻域的协同过滤算法又包括…
阿里云-零基础入门推荐系统 【特征工程】
文章目录 学习过程赛题介绍评价方式理解赛题理解制作特征和标签， 转成监督学习问题导包df节省内存函数训练和验证集的划分获取历史点击和最后一次点击读取训练、验证及测试集读取召回列表读取各种Embedding读取文章信息读取数据对训练数据做负采样将召回数据转换成字…
20240317-1-推荐算法deepfm
DeepFM DeepFM模型是2017年由哈工大与华为联合提出的模型，是对Wide&Deep模型的改进。与DCN不同的是，DeepFM模型是将Wide部分替换为了FM模型，增强了模型的低阶特征交互的能力。关于低阶特征交互，文章的Introduction中也提到了其…
【面经八股】搜广推方向：常见面试题（三）
【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（三） 文章目录 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（三）1. 如何解决数据不平衡2. 假设检验的两类错误3. 为什么快排比堆排快4. RMSE、MSE、MAE5. 双塔模型的应用6. XGBoost如果损失函数没有二阶导，该怎么办7. AUC是如何实现的…
百度搜索Push个性化：新的突破
作者 | 通用搜索产品研发组 导读 本文简单介绍了百度搜索Push个性化的发展过程，揭示了面临的困境和挑战：如何筛选优质物料、如何对用户精准推荐等。我们实施了一系列策略方法进行突破，提出核心的解决思路和切实可行的落地方案。提升了搜索DAU…
c++之stack(栈)与queue(队列)的使用与简单实现
文章目录 说明stack与 queuepushpop()删除top()查头queue的back()查尾size()长度empty()判空 说明 栈的简单实现很简单，但是有一个强制要求，传过来的类模版中，必须包含尾插头删等操作 队列同理 他们两个叫空间适配器,不同于其他stl的类 stack…
第五篇：人工智能与机器学习技术VS创意创新（creative）--- 我为什么要翻译介绍美国人工智能科技巨头IAB公司？
【如无特殊说明，本文所有图片均来源于网络】
IAB平台，使命和功能
IAB成立于1996年，总部位于纽约市。
作为美国的人工智能科技巨头社会媒体和营销专业平台公司，互动广告局（IAB- the Interactive Advertising Bureau&…
[COCI2016-2017#3] Kroničan 解题记录
[COCI2016-2017#3] Kroničan 解题记录 题意简述
有 N N N 个装有水的杯子，你需要通过从一个杯子向另一个杯子倒水，使这些杯子里面至多有 K K K 个有水，从杯子 i i i 往杯子 j j j 倒水的代价是 C i , j C_{i,j} Ci,j。 题目分析
数…
【面经八股】搜广推方向：常见面试题（一）
【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（一） 文章目录 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（一）1. 线下效果提升、线上效果不好。2. XGBoost 和 GBDT是什么？有什么区别？3. 偏差与方差。延伸知识（集成学习的三种方式: Bagging、Boosting、Stacking）。4. 随机森林…
推荐算法策略需求-rank model优化
1.pred_oobe
(base) [rusxx]$ pwd /home/disk2/data/xx/icode/baidu/oxygen/rus-pipeline/pipeline-migrate/UserBaseActiveStatPipeline/his_session
(base) [rusxx]$ sh test.sh 2. user_skill_history_dict_expt2包含userid
[workxx]$ vim /home/work/xx/du-rus/du_rus_o…
通俗讲解【布尔召回和向量化召回】
搜索推荐引擎基本上算得上是当前互联网技术领域的天花板了，是互联网技术挑战和难度较大的领域之一。这主要源于以下几个方面的原因： 数据规模与复杂性：搜索推荐引擎需要处理海量的数据，包括用户行为数据、内容数据等。这些数据不仅…
搜索算法和推荐算法、广告算法的区别
广告和推荐算法的技术框架比较相似，在线计算时都分为召回（candidates generating）和排序（candidates ranking）两个阶段（这似乎是计算资源有限条件下，所有检索问题的通用架构）。
在某…
详细介绍推荐商品推荐算法
推荐商品推荐算法是电子商务网站、在线商店和零售商中常用的技术，用于向用户推荐他们可能感兴趣的商品。这些算法基于用户的历史行为、购买记录、浏览习惯和其他相关信息，以提高用户满意度和销售额。以下是几种常见的推荐商品推荐算法： …
CS224W3.1——节点Embedding
传统图机器学习流程是这样的： 从之前的文章中，我们看到了如何将机器学习与特征工程结合起来，对节点、链接和图形进行预测。在本文中，我们将重点介绍一种称为图表示学习的新技术，它可以减轻对特征工程的需求。在图表示学…
facebook广告有哪些获客方式？
Facebook广告是一种有效的获客方式，它可以帮助企业扩大受众群体、提高品牌知名度和销售额。以下是一些常见的Facebook广告获客方式：
定向广告：通过Facebook的定向功能，将广告投放给特定年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等的人群&a…
(N-140)基于springboot,vue协同过滤推荐算法个性化购物商城
开发工具：IDEA
服务器：Tomcat9.0， jdk1.8
项目构建：maven
数据库：mysql5.7
系统分前后台，项目采用前后端分离
前端技术：vueelementUI
服务端技术：springbootmybatisredis
本…
拒绝摆烂！C语言练习打卡第六天
🔥博客主页：小王又困了
📚系列专栏：每日一练
🌟人之为学，不日近则日退
❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 目录
一、选择题
📝1.第一题
📝2.第二题
Ὅ…
【推荐算法】userid是否建模
看到一个din的源码，将userid也构建了emb table。
于是调研了一下。即推荐算法需要建模userid吗？ 参考：
推荐算法user_id在train和serving时应该怎么用？ - 知乎
深度学习推荐算法中user-id和item-id是否需要放入模型中作为特征进…
【二叉树part02】| 102.二叉树的层序遍历、226.翻转二叉树、101.对称二叉树
目录
✿LeetCode102.二叉树的层序遍历❀ ✿LeetCode226.翻转二叉树❀ ✿LeetCode101.对称二叉树❀ ✿LeetCode102.二叉树的层序遍历❀
链接：102.二叉树的层序遍历 给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地ÿ…
在Neo4j中实现推荐算法
在Neo4j中实现推荐算法
推荐系统是当今信息过载时代的关键技术，它帮助用户在海量数据中发现对他们可能有用或感兴趣的内容。在社交网络、电子商务和内容平台等多个领域，推荐算法的应用已经变得非常广泛。图数据库如Neo4j因其天然对关系数据的支持&#…
拒绝摆烂！C语言练习打卡第一天
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🌟人之为学，不日近则日退
❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 🗒️前言： 在前面我们学习完C语言的所以知识，当…
推荐算法岗面试题收集
收集一下推荐算法岗的面试题和网上同仁面试的情况，欢迎大家评论区补充，一起学习！！ 后面会一直更新，丰富内容，祝愿大家面试顺利！！！ 2024.03
2021春季推荐算法实习生面经 …
基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（二）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 数据爬取及处理 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言
前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlowCNN协同过滤算法的智能电影推荐系统——深…
知识图谱实战应用25-基于py2neo的超市商品的图谱构建与商品推荐系统的实现
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用25-基于py2neo的超市商品的图谱构建与商品推荐系统的实现，本篇文章，我将指导大家如何使用py2neo和Neo4j构建一个实用的超市商品知识图谱和推荐系统。该系统可以帮助用户快速找到感兴趣的商品，并提供个性化的推荐服务…
【算法专题--双指针算法】leetcode--283. 移动零、leetcode--1089. 复写零
🍁你好，我是 RO-BERRY 📗 致力于C、C、数据结构、TCP/IP、数据库等等一系列知识 🎄感谢你的陪伴与支持 ，故事既有了开头，就要画上一个完美的句号，让我们一起加油 目录 前言1. 移动零࿰…
MMOE(Multi-gate Mixture-of-Experts)
1.前提和动机 随着推荐技术的发展，目前越来越多的推荐场景，往往并不是单独的优化一个指标，比如：
视频推荐领域：推荐排序任务不仅需要考虑到用户点击率、完播率，也需要考虑到一些满意度指标，例如…
原创代码思路分享 计算机毕业设计Python+Spark+LSTM中药推荐系统 中药大数据可视化 中药数据分析 中药可视化系统 中药知识图谱
开发技术
前端：vue.js、echarts
后端：springboot、vue.js
数据库：mysql
大数据计算框架：spark、hadoop
算法(机器学习、人工智能)：推荐算法(协同过滤算法，基于用户、基于物品全部实现)、lstm情感分析评…
推断统计（配对样本t检验）
根据题目我们也可以看出配对样本 t 检验是用来检验两配对正态总体的均值是否存在显著差异的一种假设检验方法，虽然是两组数据但是其来自同一部分个体在两个时间段内的测试数据，是同一部份个体！ 进行配对样本 t 检验之后也是分别做出原假设和备…
大数据——协同过滤推荐算法:线性回归算法
推荐系统中的协同过滤算法一般分为两大类：
基于行为的协同过滤算法(Memory-Based CF)，利用用户行为数据计算相似度，包括用户之间的相似度和物品之间的相似度。基于模型的协同过滤算法(Model-Based CF)，利用机器学习算法预测用户的…
计算机毕设项目（二）基于django+vue+sqlite实现自适应学习系统，在线考试系统
文章目录 自适应学习系统功能介绍分权分域用户管理考试与练习管理练习记录管理学习内容管理其他功能管理界面部分源码展示完整代码 自适应学习系统功能介绍
这个系统是一个基于Django框架的Python在线考试和学习平台。vuedjango在线学习系统，在线考试系统。数据库使…
Java推荐算法——特征加权推荐算法（以申请学校为例）
加权推荐算法 文章目录 加权推荐算法1.推荐算法的简单介绍2.加权推荐算法详细介绍3.代码实现4.总结 1.推荐算法的简单介绍
众所周知，推荐算法有很多种，例如：
1.加权推荐：分为简单的特征加权，以及复杂的混合加权。主要…
论文解读 DIN: Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
摘要
论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.06978
DIN是阿里发表在 KDD2018 上的一篇关于对用户行为序列建模的一篇论文。论文出了一种新型模型： 深度兴趣网络（DIN）。通过设计一个局部激活单元来自适应地学习用户对某一广告历史…
数据结构从入门到精通——直接插入排序
直接插入排序 前言一、直接插入排序的基本思想：二、直接插入排序的实例三、直接插入排序的动图展示四、直接插入排序的具体代码test.c 前言
直接插入排序是一种简单的排序算法，其工作原理是逐个将待排序元素插入到已排序序列中的适当位置，直…
数据结构从入门到精通——排序的概念及运用
排序的概念及运用 前言一、排序的概念排序稳定性内部排序外部排序 二、排序运用三、常见的排序算法四、排序性能检测代码srand()clock() 五、oj排序测试代码 前言
排序是将数据按照一定规则重新排列的过程，常见规则有升序、降序等。排序算法如冒泡排序、快速排序等…