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关键词

法设综述

系统设中,最关键的一个环节就是设其背后的法,然后根据法的预测为用相关的条目,如商品、电影、电影、音乐等等。 本文针对系统中的法设问题进行综述,介绍近二十年来主流的法所采用的基本方法和关键技术,同时分析法设中常见的难题以及解决思路,最后简要总结当前国内外法研究中的热点方向。 :即根据用户和条目的特征,出每个条目的评分,具体的方法包含:* 分类法,例如决策树、k近邻、朴素贝叶斯等,主要用于结构化数据。 由于同态加密法对于原始法没有改变,所以最终并不会影响的准确性。 * 基于多方安全的方法。 在模型可扩展性方面,常见的解决思路是在数据片段上进行建模,然后将子模型合并结果(如DFC )或者单独使用进行(如GLOMA )。

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法之: LFM

LFM介绍LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的法:R = P * Q其中:P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵R:R矩阵是User-Item

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    2017机系书单

    把我这几天准备的书单给大家。自己书单这一篇书单是我在知乎,等各大网站通过百度,觉得自己需要学的书籍。 1.法导论2.法基础3.编译原理4.操作系统-精髓与设原理5.数据库系统原理6.离散数学及其应用7.机网络8.机组成原理9.Essential C++(注释版)10.java程序设教材 》* 《机网络》* 《机网络系统方法》* 《TCPIP详解卷1》* 《TCPIP详解卷2》* 《TCPIP详解卷3》法* 《法导论》* 《法》数据结构* 《数据结构与法分析C语言描述》程序设 首先无私奉献的脚本之家,这个站长呢唯一的要求可能就是,有的书需要你去关注公众号要百度盘密码,免费的。 本文引用出处ZhiSheng的github好书单 箴光司的知乎回答 感谢这两位以及各位大牛在网络上提供的答案,使我找到了这些书。最后,谢谢你们这么好看,还点我喜欢。

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    个性化系统设(2.1)法介绍

    协同过滤法协同过滤(Collaborative filtering, CF)法是目前个性化系统比较流行的法之一。 image基于属性的法基于用户标签的用户最常用的标签,对于每个标签,统被打过这个标签次数最多的物品,然后将具有这些标签的最热门的物品给这个用户。 这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动,目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用户送内容。基于商品内容的法 利用商品的内容属性商品之间的相似度,是物物的法。 流行度法很好的解决冷启动问题,但的物品有限,不能很好的命中用户的兴趣点;其列表通常会作为候补列表给用户;在微博、新闻等产品时是常用的方法。 基本流程就是:确定物品的流行周期,物品在流行周期内的流行度,流行度高的物品作为被的物品。

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    记录一下法。 CF、基于内容、热门 用户模型 在实践中,大多数业内人士都是用一种被称为「随机梯度下降」(SGD - Stochastic Gradient Descent)的法(梯度下降Grident Descent 每一次迭代包括以下几个步骤:获取一些样本的输入矢量( input vector),输出结果和误差,这些样本的平均梯度,根据平均梯度调整相应权重。

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    法分类1.基于内容 用户的更多依赖相似性然后基于用户信息进行基于内容 、物品的信息进行2.协同过滤需要通过用户行为来用户或物品见的相关性基于用户的协同: 以人为本 | 小张 ———————— || 小明 | 产品经理、Google、比特币 || 小吴 | 比特币、区块链、以太币 | 这是一个用户关注内容的列表,显然在这个列表中,小张和小明关注的内容更为相似,那么可以给小张比特币 基于物品的系统 以物为本建立各商品的相似度矩阵 | 产品经理 | 小张、小明 || ———— | ————— || Google | 小张、小明 || 比特币 | 小明、小吴 | 小张和小明都不约而同地看了产品经理和 Google,这可以说明产品经理和Google有相似,那么之后有看了Google相关内容的用户就可以给产品经理的相关内容。 3.基于知识的某一领域的一整套规则和路线进行。参照可汗学院知识树。补充:(图片来源知乎shawn1943,感谢)?

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    微博法如何设

    ,利用少数人的智慧;的信任来自好友和社会认同用户(兴趣维度)、热点话题Item-based CF依据用户的历史item消费行为实时、用户Edgerank群体动态行为的快速智能排序 、错过的微博Min-hashLSH用于海量用户关系的简化用户关注相似度、粉丝相似度归一化法Weight的归一运,如类idf、分布熵,量化节点和边的价值面向关键节点的内容、用户这里的困难点在于 交叉混合:各类法中子技术,可以在另外的法中综合使用,比如content-based在相关性中积累的距离方法,可以很好的应用在协同过滤的量化中。 实际的例子,我们将研究LDA时积累的向量方法成功的应用到用户中。 静态结果,是指那些与时间关联小的item,如我们的用户95%的结果来自离线

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    法——基于图的法PersonalRank

    一、的概述在系统中,通常是要向用户商品,如在购物网站中,需要根据用户的历史购买行为,向用户一些实际的商品;如在视频网站中,的则是不同的视频;如在社交网站中,的可能是用户等等,无论是真实的商品 法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的法。 二、基于图的法PersonalRank法1、PersonalRank法简介在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A商品,实际上就是用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank法中,不区分用户和商品,因此上述的用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A各个节点B,C,

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    法——基于图的法PersonalRank

    一、的概述在系统中,通常是要向用户商品,如在购物网站中,需要根据用户的历史购买行为,向用户一些实际的商品;如在视频网站中,的则是不同的视频;如在社交网站中,的可能是用户等等,无论是真实的商品 法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的法。 二、基于图的法PersonalRank法1、PersonalRank法简介在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A商品,实际上就是用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank法中,不区分用户和商品,因此上述的用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A各个节点B,C,

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    】飞林沙:商品法&解释

    直接文本相似度,文本用的是用户的评论以及商品描述?其实和我们传统文本相似度很类似,但是最终的训练数据是item之间的连接关系,所以其实转换成训练不同topic维度的权重。2. 因为我们要时刻记得我们产生Topic的意义不仅仅是用来做,还有为基于Link关系的商品生成理由,topic生成与商品之间的连接关系息息相关。? 因子的稍微有点绕,我们先把公式列出来再看详细的说明:?我们分开来看,看这部分的意义:? 作者从几个角度去出发,这几点都是值得我们在做法的时候考虑的: 的递进性,我们过去无论在做商品聚类,还是基于标签时,都是基于一个无向的“图模型”。 做topic model的时候也应该是同一个类目下做,这样量也小了很多。

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    “互联网+”

    如人脸识别技术可以用于身份验证;大数据分析可用于征信、借贷、用户画像、新品;腾讯与微信和手Q公众号结合可用于获客、关系维护等等。    高扩展性:租用服务的模式有效弥补了传统IT模式“硬件采购+软件许可证”“互联网+”2   成本高、周期长、不灵活、运维压力大等问题。 例如腾讯Open Data是全球最大的数据分析平台,每天的数据量达到10P、任务120万,具有极强的“互联网+”3   大数据服务能力,可以帮助传统企业转型升级。 2014年8月,美国国家科学基金会(NSF)资助了两项千万级的测试床建设项目,用于动学术科研团体开发与测试新的架构。   · 培育了的应用氛围。 在基础服务之上,腾讯的特色能力在金融行业有着众多应用场景,如人脸识别技术可以用于身份验证;大数据分析可用于征信、借贷、用户画像、新品;两前一后的结构可用于获客、关系维护等等。

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    机专业基础书籍

    【中文名】Java语言程序设(基础篇)(原书第10版)【英文名】Intro to Java Programming, Comprehensive Version (10th Edition)【作 者】 Java语言程序设(进阶篇)【中文名】Java语言程序设(进阶篇)(原书第10版)【英文名】Intro to Java Programming, Comprehensive Version (10th in Practice【作 者】Brian Goetz Tim Peierls Joshua Bloch Joseph Bowbeer David Holmes Doug Lea【译 者】童兰 【中文名】Java程序性能优化:让你的Java程序更快、更稳定【作 者】葛一鸣【出版社】清华大学出版社后续我们会继续其它机专业基础书籍~

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    15-php异或绕过preg_match()

    会将字符类型转为bool类型,而bool类型遇到运符号时,true会自动转为数字1,false会自动转为数字0,如果将bool类型进行,并使用chr()函数转为字符,使用.进行连接,便可以绕过 ,所以需要使用异或运进行绕过,很多的免杀马都是这样制作的。 php对字符进行异或运是先将字符转换成ASCII码然后进行异或运,并且php能直接对一串字符串进行异或运,例如123^abc是1与a进行异或然后2与b进行异或,以此类,在异或结束后就获得了想要的字符串 以GET或POST传入字符绕preg_match为例:php的eval()函数在执行时如果内部有类似abc^def的式,那么就先进行再执行,我们可以利用再创参数来实现更方便的操作,例如传入? 注意2:测试中发现,传值时对于要的部分不能用括号括起来,因为括号也将被识别为传入的字符串,可以使用{}代替,原因是php的use of undefined constant特性,例如${_GET}{

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    Facebook

    特别是对于个性化问题,数据采样通常不是一种选择,因此有必要创新分布式法设,以便我们可以扩展到这些不断增长的数据集。协同过滤(CF)是重要的应用领域之一。 CF是一种的系统技术,可帮助人们发现与其最相关的项目。在Facebook上,这可能包括页面,群组,活动,游戏等。 CF基于这样的想法,即最佳来自具有相似品味的人。 相比之下,着名的Netflix Prize竞赛包含一个拥有1亿个评级,480,000个用户和17,770个电影(项目)的大型工业数据集。 我们面临的挑战是设一个分布式法,该法将扩展到这些海量数据集以及如何克服由于我们数据的某些属性引起的问题(例如偏斜的项目程度分布,或隐式参与信号而不是评级)。 该法以随机顺序循环遍历训练数据中的所有评级,并且对于每个已知评级r,它进行预测r *(基于向量x和y的点积)并预测误差e。

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    apriori

    大数据时代开始流行法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori法。 法大致分为: 基于物品和用户本身基于关联规则基于模型的基于物品和用户本身基于物品和用户本身的,这种引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的 同时为了减小量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和一类用户对一类物品的喜好程度,但这样的模型又会在的准确性上有损失。 ,可以基于此模型。 探索引擎内部的秘密,第 1 部分: 引擎初探Apriori法 是一种最有影响力的 挖掘布尔关联规则 的频繁项集的法,这个法是属于上面第二条基于关联规则法,本文着重讲解该法的

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    法——基于矩阵分解的

    一、法概述对于系统(Recommend System, RS),从广义上的理解为:为用户(User)相关的商品(Items)。 常用的法主要有:基于内容的(Content-Based Recommendation)协同过滤的(Collaborative Filtering Recommendation)基于关联规则的 (Association Rule-Based Recommendation)基于效用的(Utility-Based Recommendation)基于知识的(Knowledge-Based Recommendation )组合(Hybrid Recommendation)在系统中,最重要的数据是用户对商品的打分数据,数据形式如下所示:? image.png二、基于矩阵分解的法2.1、矩阵分解的一般形式image.png2.2、利用矩阵分解进行预测image.png2.2.1、损失函数image.png2.2.2、损失函数的求解image.png2.2.3

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    法——基于矩阵分解的

    一、法概述对于系统(Recommend System, RS),从广义上的理解为:为用户(User)相关的商品(Items)。 常用的法主要有:基于内容的(Content-Based Recommendation)协同过滤的(Collaborative Filtering Recommendation)基于关联规则的 (Association Rule-Based Recommendation)基于效用的(Utility-Based Recommendation)基于知识的(Knowledge-Based Recommendation )组合(Hybrid Recommendation)在系统中,最重要的数据是用户对商品的打分数据,数据形式如下所示:? 在系统中有一类问题是对未打分的商品进行评分的预测。二、基于矩阵分解的法2.1、矩阵分解的一般形式矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。

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    遇到社交:美图的法设优化实践

    机器之心专栏 作者:汤斌本文是美图高级法专家汤斌的一篇文章,重点介绍了社交网络背景下法面临的挑战,以及应对的方法。 在美图公司社交战略部署下,法存在多方面的挑战,为了解决这些挑战,我们团队从工具和法两个方面分别开展了工作。 针对多个不同形态的社交产品,法存在以下三个方面的挑战:场景多,人力少:多款社交化产品合十余个场景,在当前的人力下,工作量是比较艰巨的;场景、用户差异大:不同场景下,用户的消费习惯和使用意图, 法篇:美图排序实践?工具的价值落地到业务中,需要通过法来实现。美图排序法大致可以分成四个阶段:第一个阶段是以 LR 为主的线性模型,组合大规模人工特征。 作者简介 汤斌,美图高级法专家,曾在腾讯任高级研究员,硕士毕业于哈尔滨工业大学。主要从事法,点击率预估以及自然语言处理方面的相关研究。在工业界的大规模与排序法实践上积累了丰富的经验。

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    系统】协同过滤

    (2)方式 在基于物品的最近邻法中使用余弦相似度来两个物品中间的相似度的值,相似度取值范围:,值越接近1表示越相似。 ? (3)过程 基于物品的最近邻可以离线进行数据预,先构建出一个物品相似度矩阵,用于描述两个物品之间的相似度。 原则上来讲,这种离线的方式也适合于基于用户的最近邻,但是实际情况下,两个用户评分重叠的情况非常少,这样的话就会导致其它的评分值影响到最终用户间的相似度的。 10、基于近邻法的缺陷基于近邻的法是基于评分之间的关联性进行的,所以存在两个重要的缺陷: (1)覆盖有限:由于两个用户之间的相似性是基于他们对相同物品的评分,而且只有对相同物品进行评分的用户才能作为近邻 另外,相似性权重的也可能依赖小部分评分,从而有可能导致偏差。这也是一个比较重要的问题:冷启动问题。

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    基地,集约化(上)

    IDC(互联网数据中心),是的主要载体和最主要支点,IDC布局是否合理,规模化程度大小,不仅影响是否能够持续发展,也影响着使用服务的用户体验,更决定着的成本是否合理。 传统的IDC布局,以网络为中心,造成IDC散、碎、小,阻碍大时代的发展;采用IDC群的基地模式,承载的服务器规模宏大,资源效率高,总体成本低,可以更高效的支撑的发展与集约化。 一次极端的高温天气,就足以表明整个华东地区在电力供应上存在着极大的缺口,更不用说后续大规模所需要的更多的IDC的电力供应的问题。 ? 根据政策与发展论坛的统,中国的数据中心超过5万个,但95%的服务器规模在500台以下。东部沿海等经济发达地区的IDC超过十万台服务器的屈指可数。 ,这对于IDC布局的挑战更大,传统的以网络为中心的IDC布局已远远支撑不了的持续发展,需要探索新的模式。

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