本文对于一个实际数据进行分析，该数据集来源于亚马逊网站，我们的目标是利用recommenderlab包构建相应的推荐系统，利用用户对产品的打分，做到给用户个性化推荐，包括 1. 构建多个不同方法的推荐系统，并进行比较，选取最优推荐系统。 2. 给出每个用户Top3的产品推荐。 3. 对于某个产品，预测出用户的评分情况。 2 本文框架： ? 在此举个例子，给出users201，202，203每人前三个产品的推荐，并用列表进行输出。 注意：n指数量，你可以进行修改，输出你想要前n个的产品推荐情况。 于是利用该模型进行建模并给出每个用户Top3的产品推荐以及预测某个产品不同用户的评分情况。 代码与数据存在github中，见文末阅读原文。
换言之，就是如何正确地理解用户意图，提高搜索的相关性，为用户提供满意的搜索结果。 什么是相关性 所谓相关性，就是根据内容对用户及业务需求的满足程度，对搜索内容进行排名的一门学问。 然而，技术只是实现相关性的工具，明白要做什么可能比知道怎么做更重要。“相关性”在某个具体应用里的含义大相径庭。 在不同的应用中其搜索相关性大不相同 我们很容易误以为搜索是一个单一问题。 电商网站为了达成交易，就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息，为用户推荐合适的商品，促进销售。 医疗、法律和学术研究领域的专家搜索，通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。 经典的信息检索技术对于解决相关性问题，确实能有所帮助，但是还有一些问题则爱莫能助。这些问题很大程度上游离于搜索技术之外，且涉及更为广泛的各种产品策略问题：我们的用户是谁？他们希望通过这个应用得到什么？ 如何解决相关性 开源搜索引擎可以通过编程的方式将我们对相关性的理解植入搜索引擎，打造相关性解决方案，使之既满足用户需求，又符合业务目标。
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上一篇文章中，我们介绍了「推荐系统之路」，有些小可爱在留言里表示期待下一篇。最近，这位作者大大更新了。 虽然还是关于推荐系统，但这次讲的是产品聚类以及相关方法，具体见下文↓↓ 在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。 所以本文的目的是：实现相同或相似产品的跨商店识别。 「走个过场」：融合信息 我们将会使用数据集提供的产品信息（即产品编码、产品名称、产品 URL 和产品价格）来确定产品的相似度。 然而，现在每个商店都会用内部系统来追踪产品。因此，对每个商店来说，产品编码都是独一无二的。 更郁闷的是，产品价格我们也用不上，因为每个商店的产品价格也不同。 文本聚类预处理步骤 我们要对数据进行以下预处理过程： 首先，我们确认产品的品牌并将其从产品名中剔除，这样我们得到的就是单纯的产品名了。 然后，我们分离产品名中描述颜色的单词，以便减少数据噪声。
经常有同学会问，用什么方法训练和提升呢，可以帮忙推荐一些数据产品经理的相关书籍吗。 一、为什么建议少看数据产品经理的书籍？ 下面就结合我个人的读后感，提供一些数据产品经理书籍的避坑指南吧。 《写给数据产品经理新人的工作笔记》 推荐指数：☆☆☆☆，推荐入门者阅读，个人觉得是读过的几本数据产品经理数据中，写得最好的一本。 《数据产品设计》 推荐指数：☆☆☆☆，推荐入门者阅读， 尤其是做数据可视化、报表方向的数据产品经理。 《数据中台产品经理》 推荐指数：☆，不推荐读 虽然书名是数据中台产品经理，但是读下来感觉数据中台也没讲透彻，产品经理也没讲明白，像是一些概念的拼凑，以及一些大厂数据中台文章或者架构的摘录，而且讲数据产品经理就讲产品经理吧 以上是个人推荐的数据产品经理必读书单，希望对你有所帮助。
图2 推荐系统依赖的三类数据 相信大家对推荐流程及算法依赖的数据有了初步了解，下面我们来根据不同的推荐范式重点讲解对应的推荐产品及可行的推荐算法，方便大家将不同的推荐算法对应到不同的推荐产品中。 上面我们介绍了工业界常用的推荐范式及对应的产品形态，在下面一节我们对每种推荐范式涉及到的召回算法做一个综述，希望读者对这些算法有初步了解，知道在哪类产品形态上使用哪类算法。 wide部分(传统模型，如logistic回归)起记忆(memorization)的作用，即从历史数据中发现item(推荐内容)或者特征之间的相关性，deep部分(深度学习模型)起泛化(generalization )的作用，即相关性的传递，发现在历史数据中很少或者没有出现的新的特征组合，寻找用户的新偏好。 四、推荐算法落地需要关注的几个问题 前面几节对推荐系统算法和产品做了初步描述，相信大家对常用算法实现思路、怎么用于真实产品中有了比较直观的认识。
以前我们说推荐是锦山添花，但是现在用户习惯已然养成。 推荐拥有很大的容积，这是人工很难做到的，而且推荐可以扩大用户关注内容的边界（这可能和大家的认知--推荐会越推越窄的直觉相违背的）。 今日头条等企业为代表的信息流（推荐）的天下。 降维打击，来自网络图片 像建房子一样构建一个产品 这是朋友很喜欢的一张图片，我也很喜欢，因为很有道理。万物相通，越是底层越重要。 ? 产品上如果没有对需求进行预判，会量变引起质变，最终成为一个无根的产品。而技术上如果没有对需求进行预判，则会导致大“重构”的发生。 所以当我们接受到需求是，我们需要对需求进行抽象，和改良，知道需求的本质是什么，是不是吻合这个产品的结构，空间设计。如此，需求当是助力产品的。
在世界读书日这个特别的日子里书单中精选了10本书籍推荐给大家。通用能力（2本）、数据分析（4本）、产品经理（4本）。希望每一位读者都能坚持读书，并学以致用。 推荐理由： 几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。 产品经理类：4本 推荐理由： 这是写给“-1到3岁的产品经理”的书，适合刚入门的产品经理、产品规划师、需求分析师，以及对做产品感兴趣的学生，用户体验、市场运营、技术部门的朋友们，特别是互联网、软件行业。 推荐理由： 为什么市场上那么多软件产品无人问津，成功的产品凤毛麟角？怎样发掘有价值的产品？拿什么说服开发团队接受你的产品设计？如何将敏捷方法融入产品开发？ 通过本书一窥优秀产品幕后，感受与它们一起成长和进化的体验，带你打造突破式产品思维。 推荐理由： 金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式和规范动作。
达观数据个性化推荐引擎是为金融行业量身定做个性化推荐服务，随时调整客户标签并“千人千面”推荐最适合的金融产品资讯和服务，帮助客户实现收益最大化。 的产品投递 1、产品名称 达观数据个性化推荐引擎 2、所属分类 金融科技·数据运营、个性化推荐系统、文本挖掘、用户画像、智慧金融 3、产品介绍 达观数据个性化推荐引擎是为金融行业量身定做个性化推荐服务 ，随时调整客户标签并“千人千面”推荐最适合的金融产品资讯和服务，帮助客户实现收益最大化。 5、产品功能 个性化推荐引擎的主要功能如下： 第一，信息流推荐； 构建用户画像，为每位用户精确推荐其感兴趣的信息和产品。 第二，产品页推荐； 基于内容做个性化关联匹配，为用户推荐周边产品。 ，全平台精准推荐服务，也可根据平台需求采集第三方资讯内容数据，为平台构建产品、电商、资讯等生态化内容推荐服务。
因为 nCount_RNA 和 nFeature_RNA是细胞的熟悉，所以没有0的干扰，这个相关性很好，而且是可靠的。 另外，因为 CD14 和 CD4 本来是髓系免疫细胞和cd4T细胞的标记基因，理论上就相关性应该是很差。 最后，CD79A 和 CD79B都是B细胞的标记基因，他们的相关性确实是应该是很好。 但是CD79A 和 CD79B在b细胞亚群里面是没有相关性的 看起来一切合情合理，但是如果我们具体到B细胞本身，就发现不对劲了。 这个时候有两个解释，首先是因为0值的存在，影响了相关性技术，其次是因为它们虽然都是B细胞的标记基因仅仅是说明它们都是应该在B细胞亚群里面高表达，并不能推理出来它们应该是正相关。 当然了，单细胞水平不同基因的表达量相关性本来就不应该是如此简单的计算，不过这个简单的探索，这两个简单的推理还是蛮有意思的的。 天色已晚，我不想写了，亲爱的读者们大家觉得应该是哪种可能性呢？
通过数据搜集的信息，想知道哪些因素与谋杀率相关性较高。 计算相关性系数 R 可以计算多种相关系数，包括 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数、Kendall 相关系数、偏相关系数等。 #计算相关性矩阵 colnames(state.x77) cor.test(state.x77[,5], state.x77[,1]) plot(state.x77[,5], state.x77[,1]
产品化的方式展示地方政府信用评级提供给广大专业的城投债投资者。 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 兴业研究 的产品投递 1、产品名称 兴业研究地方政府信用评级 2、所属分类 金融科技·风控、智能定价 3、产品介绍 ? 产品化的方式展示地方政府信用评级提供给广大专业的城投债投资者。 5、产品功能 地方政府评级产品旨在获取海量结构化和非结构化、公开和非公开的地方政府数据、构建专业模型、以大数据可视化、产品化的方式，构建地方政府评级产品，下面将重点介绍该产品。
R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算： 加载mtcars数据 > setwd("E:\\Rwork") > data("mtcars") > head(mtcars) mpg cyl disp 可视化相关性分析 1. symnum() function > cor_matr <- cor(mtcars) > symnum(cor_matr) m cy ds h dr w q v a
作者：zuliyang，腾讯PCG高级产品经理 |导语 常言道“物以类聚，人以群分”，运用在推荐策略上和常见的用户精细化运营策略类似，不同的用户群体行为存在差异，定向的归类建模单独施策以寻求差异化推荐， 做过to C的产品人都经历过从前期的用户粗犷式运营到后期的流量精细化运营阶段，当业务指标提升空间遇到瓶颈或用户规模体量达到一定规模后，深耕用户流量精细化运营或许能带来些突破与可能。 对于推荐业务用户分层是基于当前存量用户的行为或者属性做定向的划分，以达到用户区别对待，单独施策，精细化运营目的，最终体现在业务指标增长上。 对于推荐业务在做用户分层策略前最先做的是通用用户模型搭建，通用用户推荐也是围绕推荐核心基础模块召回，过滤、粗/精排，重排构建构建推荐系统0-1的过程，后续随着召回类型的丰富，策略机制的迭代完善该套模型具备了后续策略延展 ，单独施策，推出内容差异化则是对推荐业务在通用用户模型可想到的优化趋势。
条目增长稳定主要指产品所持有的可推荐物料，因为对于推荐而言，条目作为信息载体，如果增长不稳定，最根本的物料缺乏，可能导致新颖性降低。 推荐是锦上添花 围绕产品的核心目标进行的推荐才是有价值的，产品是推荐的载体，用现在的话说就是帮产品搞事情。 推荐“搞事情”的目的有2点： ① 让产品活的更久：活的久是要延长产品的生命周期，延长用户的生命的周期，更受用户喜欢。 ② 推荐质量：对于不同的产品，内容时效性和列表新颖性有不一样的要求，对于不同领域的产品，质量也有不一样的定义。 ③ 多样性：对于推荐而言，既要满足用户行为中的正负反馈，又要给予用户更加多样的列表。 ▌用户维度 推荐系统为用户服务，产品所面向的不同类型用户很大程度会影响推荐系统的效果。
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻 1、Pearson相关系数 最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。 该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下： （适合做连续变量的相关性分析） （1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。 （适合含有等级 变量或者全部是等级变量的相关性分析） 3、无序分类变量相关性 最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。 卡方检验用于检验两组数据是否具有统计学差异，从而分析因素之间的相关性。
how-do-i-set-the-group-and-affinity-of-a-windows-executable-from-the-command-linehttps://www.d7xtech.com/daffinity/只不过远程服务是系统内进程，需要首先判定其PID，然后手动如下图"设置相关性
越来越多的人选择了它相关性分析。 如果是2万多个蛋白质编码基因和2万多个lncRNA基因的相关性，计算量就有点可怕，不过几十个m6a基因或者小班焦亡基因去跟其它基因进行相关性计算，基本上还是绝大部分小伙伴可以hold住的。 ，不过，这里没有给出p对应的p值，并不能说是统计学显著的相关性哦。 可能是对 R基础包stats里面的cor函数 不熟悉，以为它只能是对两个向量进行相关性计算，其实它可以直接对一个表达量矩阵进行相关性计算。 可以看到，同样的，因为是模拟数据，所以基本上相关性都很弱，而且p值不太可能是小于0.05的， 很难有统计学显著性。
随着前几年原型软件一番大战之后， 很多红极一时的产品都由于各种原因慢慢淡出了视野： Axure，虽有破解版，但稍有不慎就能下到垃圾软件，安装还极其不便； Sketch，系统受限，而且本身就是UI工具，不支持动态交互 下面就跟大家分享下这款工具的神奇之处： 一、预置丰富素材，一键复用 摹客RP内置众多行业原型素材，帮助用户智能化搭建产品原型，减少重复性工作： 比如APP的注册登录，几乎每个项目都有，在摹客RP只需简单勾选就能轻松复用 ； 而且，通过编辑模板你就可以更快地掌握页面设计、交互设计的方法，如果样式不满意，也可以自己优化后，保存至资源库，方便二次使用，对新手产品经理来说，简直是一大福音！ 没有复杂的中继器、函数概念，通过主辅画板模式搭配交互设置，就可以充分呈现设计内容； 并且支持多种触发方式，轻松完成弹窗、滚动区、轮播图、锚点定位、循环旋转等精细动画效果，让UI设计师、开发工程师清晰地了解产品交互和逻辑 ，确保产品设计的交互还原度。
云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC（安全多方计算）、TEE（可信执行环境）等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台，TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析，提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。
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