译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】：这篇文章主要介绍了如何使用word2vec构建推荐系统。...概览 如今，推荐引擎无处不在，人们希望数据科学家知道如何构建一个推荐引擎 Word2vec是一个非常流行的词嵌入，用于执行各种NLP任务 我们将使用word2vec来构建我们自己的推荐系统。...而这是我最喜欢的部分，该网站正在向我推荐类似的商品，这为我节省了手动浏览类似躺椅的时间。 在本文中，我们将构建自己的推荐系统。但是我们将从一个独特的视角来处理这个问题。...例如，单词“car”和“jeep”有类似的向量: 这是对word2vec如何在NLP中使用的高级概述。 在我们开始构建推荐系统之前，让我问你一个问题。...把消费者的购买历史想象成一句话，而把商品想象成这句话的单词: 更进一步，让我们研究在线零售数据，并使用word2vec构建一个推荐系统。
推荐系统是机器学习当前最著名、最广泛使用，且已经证明价值的落地案例。尽管有许多资源可用作训练推荐模型的基础，但解释如何实际部署这些模型来创建大型推荐系统的资源仍然相对较少。...笔者找到个IBM的Code Pattern演示使用 Apache Spark 和 Elasticsearch 创建这样一个系统的关键要素。...； 使用Spark MLlib 库的ALS模型，训练一个协同过滤推荐模型，更新模型数据到Elasticsearch； 使用Elasticsearch查询，生成示例推荐，使用Movie Database...； 原始倾向于是独立部署对应环境（spark、Elasticsearch），用带参数命令启动jupter；本文使用既有环境，代码构建构建对应的环境； 丰富推荐的应用API； 更多的数据集以及真实业务数据...环境构建 原文发表于2017年，Elasticsearch版本比较古老用的时5.3.0，而到现在主流7.x，改动很大；使用矢量评分插件进行打分计算相似，现在版本原生的Dense Vector就支持该功能
num_users, num_features); fprintf('Recommender system learning completed.
内容分析得越深入，哪怕最开始使用人为定制的规则也能起到不错的效果。...使用上面的简单算法有一个天然优势就是可解释性很强，但是并不属于机器学习方法，因为没有考虑推荐系统的目标，在 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 中介绍了目标思维的重要性，如果要考虑目标的话，我们可以构建一个监督学习模型...接下来根据训练样本来训练分类器或者回归器，取决于推荐系统目标（目标为点击率，购买率时属于分类问题，阅读时间长短属于回归问题），按照以上这种方式构建的推荐系统，可以一直去迭代优化。...基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算，也可以使用机器学习构建监督学习模型。...相关推荐： 如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些 推荐系统这么火，但你真的需要吗 一文告诉你到底什么是推荐系统
高可用 所谓高可用，从字面理解就是用户可以一直使用而不出现问题。...需要快速响应用户请求 随着新闻、短视频等消费用户碎片化时间的应用层出不穷，越来越多的推荐系统采用近实时的推荐策略，以提升用户体验，同时让用户沉浸其中，增加自己产品的使用时长，方便更好地拉投资或者做变现。...在计算机技术领域，去中心化结构使用分布式核算和存储，不存在中心化的节点，任意节点的权利和义务都是均等的, 系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护，任一节点停止工作都不会影响系统整体的运作...推荐系统的web服务和数据存储都可以采用分布式和去中心化的思想利用相关开源系统构建，如CouchBase数据库就是分布式去中心化的数据库。...可伸缩 构建可伸缩的推荐服务，对于应对大规模的用户请求非常必要，我们可以从如下方面来增强系统的可伸缩性。
本文中，作者进一步拓展，详细描述了设计和构建推荐系统的流程。最后，她还附上了一些推荐系统专用的 Python 库，以简化流程。 ? 选择太少不好，但选择太多会导致瘫痪。 你听说过著名的果酱实验吗？...推荐系统流程 典型的推荐系统流程包括以下五个阶段： ? 典型的推荐系统流程 假设我们正在构建一个电影推荐系统。系统没有关于用户或电影的先验知识，只知道用户通过与电影进行交互给出的评分。...电影评分数据帧 因为我们只有自己打出的评分，可能不够公正，所以我们可以使用协同过滤来搭建推荐系统。 1....线下评估推荐系统 早前，我们讨论了 Precision 作为评估指标，这里还有一些其他指标可以使用。 ? python 库 有许多专门为了推荐目的而创建的 python 库可供使用。...结论 在本文中，我们讨论了推荐在缩小选择范围上的重要性。我们还讲述了设计和构建推荐系统的流程。实际上，Python 可以访问大量专门的库来简化这个过程。不如尝试使用一个来构建自己的个性化推荐引擎吧。
使用场景 image.png 协同过滤算法 协同过滤算法的思想是对某种特征的喜好相同(比如都喜欢动作电影)的消费者，对在某种特征上比较契合的商品上评价也应趋于一致(对于新出的动作电影评分都可能较高)
当下推荐系统包含的层级特别的多，整个线上推荐系统包含：最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集（数据主题、分类池子）、底层各种推荐模型。 ...推荐系统介入线上各种业务，推荐系统当下已经介入内容方面：文章、问答、评论等各个业务系统，商品sku：纯商品、消息push、素材，混合多个业务同时推荐。...推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...杉枫是从个性化推荐系统、广告投放系统、搜索引擎三个既存在相似又有差异的系统着手思考的。...有了搜索引擎可以借鉴，但推荐系统虽然像搜索引擎，但毕竟不是搜索，推荐比搜索多得是，召回流程更多、更广泛，并且需要召回的范围是基于用户画像来构建的，搜索核心是输入词与文章之间的匹配程度，搜索引擎核心到今天依然是
2021.5.10 周一 留●白 宜 沉思 浮躁 忌 今日推荐 这是一个非常硬核的仓库，主要面向学习系统架构设计的朋友，包含了相当详细的知识以及资源，并且有很多语言可以看。...فارسی ∙ Polski ∙ русский язык ∙ Español ∙ ภาษาไทย ∙ Türkçe ∙ tiếng Việt ∙ Français 可以给大家看看中文的界面： 这里从系统设计基础的学习到后面的测试以及编程挑战...废话不多说，上地址： https://github.com/donnemartin/system-design-primer 来源：GitHub（侵删） 图片：网络（侵删） DESIGNED BY ZOE
推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。...推荐算法最早在1992年就提出来了，但是发展起来是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。...基于项目的协同过滤算法： 基于项目协同过滤在于透过计算项目之间的相似性来代替使用者之间的相似性。所建立的一个基本的假设：”能够引起使用者兴趣的项目，必定与其之前评分高的项目相似”。...基于效用推荐 基于效用的推荐（Utility-based Recommendation）是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的，其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数，因此，用户资料模型很大程度上是由系统所采用的效用函数决定的...增加向用户解释的推荐结果 根据用户的知识库，可以向用户做出更好的解释，向它们说明是什么样的因素在帮助系统做出这样的推荐。利用这样的系统，使用者确实体验更好了，他们对于系统的信任程度也提高了。
使用基于BERT的构建基于协同过滤的推荐模型 基于编码器的自注意力Transformer非常擅长预测自然语言生成任务的下一个字符，因为它们可以注意到给定字符周围的标记/字符的重要性。...这种推荐问题可以归类为基于物品的协同过滤。 在基于物品的协同过滤中，我们试图找到给定的物品集和不同用户的偏好之间的关系或模式。...让我们尝试使用这个概念来构建和训练一个我们的模型，预测给定序列中的被屏蔽项。我们将通过下面的一些抽象来讨论代码。这里使用的是MovieLens-25m数据集。...我们将使用id 0作为[PAD]， id 1作为[MASK]。...Transformer模型(NLP领域的流行模型)来构建基于物品的协同过滤模型。
图的构建部分 在整个网络设计中，所使用的图基本上包括同构图（Homogeneous graph）、异构图（heterogeneous graph）和超图（hypergraph）。...GNN应用到推荐系统中的机遇与挑战 基于GNN的推荐系统为什么成功？...同时，GNN还包含一些自监督信息（之前一篇论文中有提到，邻域聚合的过程实际上就是一种自监督目标，直观上说，就是这样的设计暗含着让相邻节点学习到相近的节点表示） GNN应用到推荐系统中的挑战 一是图的构建阶段...推荐系统的应用场景很实际，过于复杂的模型并不具有太大的使用价值。所以需要考虑到计算效率。...主要设计方向： 这里通常通过构建有向图来捕捉转换模式，不过会话推荐下每个session长度都比较短，因此单个session能构造出来的图都比较小，进而包含的信息比较有限。
1、System概述 在API中System类介绍的比较简单，我们给出定义，System中代表程序所在系统，提供了对应的一些系统属性信息，和系统操作。...通常传入0记为正常状态，其他为异常状态 public static long currentTimeMillis()：获取当前系统时间与1970年01月01日00:00点之间的毫秒差值 public static...Properties getProperties()：用来获取指定键(字符串名称)中所记录的系统属性信息 public class SystemDemo01 { public static void...main(String[] args) { //构造方法被私有 不能创建对象 System sy = new System(); //public static...; System.exit(0); System.out.println("我已经退出了！")
image.png Elasticsearch-spark-based recommender系统方案的两个关键步骤： ALS算法将user-item的交互历史建模构建相关共享隐变量空间（user...matrix 和item matirx）； 基于Elasticsearch将推荐问题转换为搜索问题。...使用Elasticsearch进行推荐：Script score query def vector_query(query_vec, vector_field, q="*", cosine=False)...，具体通过vector_query进行封装，用cosine距离计算同种（user或者item）相似度，用prudoct点乘对user计算推荐物品。...深入分析 1） 为什么不使用spark ml直接推荐？
一、前述 根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 ...2.构建训练集中的关联特征 ? 流程： ? 2.构建训练集中的基本特征 ? 总结：注意特征名离散化因为如果特征不离散化会造成数据之间有关系。...三、具体构建过程 1、hive建表 真实的生产场景涉及到大概五十张表的字段，这里全部简化流程，直接给出最终的三张表： 应用词表： CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS...data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/sample.txt' into table dw_rcm_hitop_sample2learn_dm; 3、构建训练数据...在hive中使用python脚本处理数据的原理： Hive会以输出流的形式将数据交给python脚本，python脚本以输入流的形式来接受数据，接受来数据以后，在python中就行一系列的数据处理，处理完毕后
system period的数值处变成灰色，这一步是为了通知System Generator，每一个层次结构将分别指定时钟速率，因此此时的顶层只包含了子系统与FIFO，在多速率系统的设计中，顶层不应含有其他逻辑器件...点击OK保存并关闭，这时的时钟域就是独立，给Ctrl指定一个新的时钟域，Ctrl的时钟驱动来自于CPU，以100MHz执行； 复制一个System Generator生成器，双击Ctrl模块，进行子系统内部...接着继续复制System Generator生成器，返回顶层，准备将Gain Control子模块的时钟也设置一个新的，双击进入其子系统的内部，并且粘贴生成器，双击System Generator进行属性编辑...双击顶层的System Generator生成器，将Target directory改成./IPP_QT_MCD_0001/DDC_HB_hier，然后使用Generate生成硬件描述即可。 ?...多速率系统在System Generator中的设计到此介绍完成，在这篇中讲到了一个AXI4-Lite接口，这是AXI4的一种减缓版本，接下来几篇打算弄下在System Generator中实现AXI接口
前言 玩FPGA的都知道，跨时钟域进行处理设计是很常见的事，而常见的有使用FIFO或者双口RAM实现跨时钟域的数据传输，再进而处理，本次将讲一下在System Generator中使用多速率系统，分成以下三个步骤进行...此时System Generator的环境通过该设计自动传播不同的数据速率，但是在硬件实现，也就是在FPGA中实现的时候，最优的实现是使用和数据频率相同的时钟，但是，在这个环境中，时钟是被抽象化了的，所以以下将演示如何以最有效的方式来创建一个理想的实现方式...为使用System Generator高效的实现多数据率（或多时钟）的设计，应该捕获各自的层次结构中以相同的数据率（或时钟频率）运行的每个部分，单独的层次则使用FIFO进行链接。...3、不太明显的地方就是滤波器那一部分，在最开始数字滤波器设计的部分，使用了一个由System Generator提供的复杂IP，例如FIR Compiler会自动使用超频的方式提供更高效的硬件，简单再描述下...完成以上的操作后，每个子系统的逻辑将以不同的时钟频率执行，时钟域因为彼此不同步，所以在子系统之间会采集到错误数据。
System 类包含一些有用的类字段和方法。它不能被实例化。...在 System 类提供的设施中，有标准输入、标准输出和错误输出流；对外部定义的属性和环境变量的访问；加载文件和库的方法；还有快速复制数组的一部分的实用方法。...Properties getProperties()：确定当前的系统属性。 String getProperty(String key)：获取指定键指示的系统属性。...String setProperty(String key, String value) ：设置指定键指示的系统属性。
使用buildroot编译构建系统 buildroot github仓库地址 https://github.com/100askTeam/neza-d1-buildroot.git opensbi gitee...编译完整系统或者各个部分 我们编译使用的是ubuntu 18.04 系统，在进行如下编译之前需要先配置基本编译环境，参考下述命令来安装必须的软件包。...virtual-machine:~/Neza-D1$ git clone https://gitee.com/weidongshan/neza-d1-buildroot.git buildroot-2021 构建完整系统镜像...book@virtual-machine:~/Neza-D1/buildroot-2021$ make all //完整编译系统 烧写启动 windows下使用wind32diskimage工具烧写，...Linux下直接使用dd 命令完整写入 烧写成功后把卡插入开发板 开发板上电 即可自动从sd卡启动进入系统 ToDoList 已实现功能 支持平头哥 rv64d外部工具链。
此外，深度学习在推荐系统和信息检索领域里也得到应用。本文介绍了深度学习技术在推荐系统中的近期进展。全文从三部分来介绍：协作系统（Collaborative system）、基于内容的系统和混合系统。...推荐系统的相关文献把它们分成三类：协同过滤（仅使用用户与商品的交互信息生成推荐）系统、基于内容（利用用户偏好和／或商品偏好）的系统和混合推荐模型（使用交互信息、用户和商品的元数据）[5]。...本文对整合深度学习的推荐系统相关研究进行了一个系统性总结，便于读者理解利用深度学习构建推荐系统的未来发展、影响力和方向。 2. 方法 本节介绍本文收集、挑选和总结研究论文的方法。...对于基于会话的推荐系统（session recommendation），一些研究使用循环神经网络来提升推荐系统的性能。[18] 首先使用 RNN 提升基于短会话数据的推荐系统。...根据目前的趋势，我们预计推荐系统会沿以下方向发展： 在其他领域创造公开数据集，例如学术作者-文章数据集、在线零售数据集、包含用户-推荐条目的交互信息以及有关用户、推荐条目丰富元数据的数据集； 构建把用户包含在内的测试台
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