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素质云笔记

素质云笔记/Recorder... Research Area：多模态+计算机视觉舆情

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推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法拆解（二）

推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析（一）前面这篇介绍了整个SAR算法，算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。

2021-12-07

1K0

推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析（一）

linux 推荐系统

ALS可参考：练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大

2021-12-07

1.1K0

练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大

spark 推荐系统编程算法

之前的一个练习题：练习题︱豆瓣图书的推荐与搜索、简易版知识引擎构建（neo4j）提及了几种简单的推荐方式。但是在超大规模稀疏数据上，一般会采用一些规模化的模型，譬如spark-ALS就是其中一款。这边，笔者也是想调研一下这个模型的操作性，所有就先用单机版的测试一下；对应的spark.mlib有分布式的版本。

2021-12-07

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推荐系统︱基于bandit的主题冷启动在线学习策略

编程算法推荐系统 github git 开源

除了bandit算法之外，还有一些其他的explore的办法，比如：在推荐时，随机地去掉一些用户历史行为（特征）。

2019-05-26

1.6K0

练习题︱豆瓣图书的推荐与搜索、简易版知识引擎构建（neo4j）

容器镜像服务容器编程算法推荐系统知识图谱

本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）lanbing510/DouBanSpider、知识图谱引擎Agriculture_KnowledgeGraph、apple.turicreate中内嵌的推荐算法。主要拿来做练习，数据来源可见lanbing510/DouBanSpider。

2019-05-26

1.4K0

推荐模块︱apple.Turicreate个性化推荐recommender（五）

ide 推荐系统编程算法

这是第五篇apple.Turicreate，主要模块是个性化推荐模块。一如既往的简洁，集成了非常多内容。笔者从实践来看，一直觉得关系网络模块、近邻模块以及如今的推荐模块都有很多相似的地方。从apple.Turicreate封装的内容以及可实现的功能来看，确实做到了互通有无，有种贯穿各类算法任督二脉的感觉。

2019-05-26

1K0

深度学习在推荐领域的应用

node.js 编程算法推荐系统深度学习神经网络

用户基础数据：年龄、性别、公司、邮箱、地点、公司等。关系图：根据人↔人，人↔微博的关注、评论、转发信息建立关系图。内容数据：用户的微博内容，包含文字、图片、视频。

2019-05-26

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