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冷启动
推荐
方法及
算法
algorithm
、
machine-learning
、
recommendation-engine
、
cold-start
我们正在为我们全新的学习管理系统建立
推荐
系统.有一堆用户和项目(学习模块)在板上,但没有评级-典型的
冷启动
问题。 实现基于项目的相似度,哪种
算法
是正确的?比如说,余弦相似。但是,请注意,没有“矩阵”。我们应该尝试使用标准的ML
算法
,还是使用我们自己的
算法
?
浏览 5
提问于2015-08-25
得票数 1
1
回答
LensKit
推荐
只为部分用户返回结果,否则返回空DataFrame。为什么会发生这种情况?
python
、
machine-learning
、
django-rest-framework
、
recommender-systems
、
lenskit
我正在尝试用Django框架实现一个组
推荐
系统,使用Python的LensKit工具(特别是一个适应UserUser
算法
的
推荐
对象)。然而,它只在某些情况下返回单个
推荐
(对于某些特定用户),但它总是返回用户组的
推荐
(我创建了一个混合用户,其分数是组成员分数的平均值,并为其请求
推荐
)。下面是我为个人用户和组请求
推荐
的实现:from .models import Movie, Rati
浏览 14
提问于2021-05-22
得票数 1
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1
回答
基于用户的筛选器与基于项的筛选器之间的决策
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
我正在研究一种
算法
,为您提供一个平台的
推荐
,您可以在这个平台上查看餐馆。因此,数据库有3个表,“用户”、“餐馆”和“评论”。评论的评级为1-5。每家餐厅可以有多个评论,用户可以有多个评论。首先,我将解释我目前的研究/结论,通过使用基于
内容
的过滤器,我找到了一个解决方案。0.75 | 1 | 0.
浏览 4
提问于2016-11-02
得票数 2
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1
回答
项目
推荐
服务
service
、
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
我应该用MyMediaLite提供图书
推荐
服务。到目前为止,我已经使用Nutch爬虫从网站上收集了书籍,并将信息存储到hbase中。问题是,我实际上并不完全理解这些东西是如何工作的。
浏览 1
提问于2015-08-31
得票数 0
2
回答
实现无监督学习
推荐
系统
machine-learning
、
recommendation-engine
我一直在阅读有关
推荐
系统和构建
推荐
系统的方法的论文和书籍。在其中的许多案例中,Netflix竞赛就是一个例子。在Netflix上,用户对电影进行评分(从1到5)。在那次比赛中,参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分,他们应该实现一个系统,最好地预测电影的评分,并使用该评分向用户
推荐
电影。我正在尝试建立一个新闻
推荐
系统。我现在面临的问题是,新闻只有很短的一段时间是相关的,几乎没有人会给新闻评级。因此,我只有隐式反馈(视图),没有显式反馈(评级)。我想知道如何处理
冷启动
问题,因为在开始时没有新闻会被阅读
浏览 0
提问于2015-01-23
得票数 5
1
回答
WALS Model Tensorflow -获取对新用户的建议
python
、
tensorflow
、
recommendation-engine
、
recommender-systems
我想知道是否有任何方法可以为新用户获得
推荐
,使用已经训练好的WALS模型,并给出用户喜欢的项目列表。在 python库中有一个类似的特性
浏览 6
提问于2018-11-07
得票数 1
4
回答
目前有哪些常见的
推荐
算法
?都有哪些应用场景?
推荐系统
、
app
、
手机
、
推荐算法
最近对
推荐
系统很感兴趣,但现在缺少一些很好的学习资料,有谁能简单介绍一些目前都有哪些
推荐
算法
呢,又有哪些应用场景呢?目前手机资讯app
推荐
的是挺精准的,但是总感觉
推荐
的有些过于单调了,我每天都只能看到同样的
推荐
内容
,又该如何改进呢?
浏览 4559
提问于2018-03-22
1
回答
AWS个性化:如何处理没有足够交互数据的大型目录
amazon-web-services
、
recommendation-engine
、
amazon-personalize
我在一个电子商务网站上添加了一个带有Amazon个性化的产品
推荐
功能。我们目前有一个庞大的产品目录,数百万件。我们希望能够在我们的项目详细信息页面上使用Amazon个性化
推荐
当前项目的其他相关项目。尽管有几个项目(千)得到了大量的交互,这对
推荐
结果产生了巨大的影响。因此,您将看到,这几个项目总是被
推荐
,即使它们与当前项目完全无关,创建了一个非常奇怪的建议。我认为这就是我们通常所说的“
冷启动
”情况--除了通常的
冷启动
问题是关于“
冷启动
”或用户“
冷启动
”的
浏览 4
提问于2021-07-15
得票数 1
2
回答
AWS Lambda长期运行的http请求
python
、
amazon-web-services
、
lambda
、
aws-lambda
、
algorithmia
算法
提供了一个,我正在使用它,这只会使向
算法
平台上的
算法
发送请求变得更加容易。 问题如下:当一个
算法
函数有一段时间没有被调用时,它将被卸载,并且第一次调用它(
冷启动
)需要一段时间,可能需要30秒。如果我的Lambda函数将等待30秒的响应,而它恰好在
冷启动
时触发
算法
函数,那将是非常昂贵和浪费的。编辑:在大多数情况下(除了
算法
算法
从
冷启动
加载需要一段时间的情况外),延迟是一个问题,我不能用一些变通的方法来增加延迟,用<
浏览 4
提问于2017-05-07
得票数 4
1
回答
新系统
冷启动
:
推荐
系统
recommendation-engine
、
cold-start
我已经建立了一个
推荐
系统,其中有数以万计的项目和它们的功能描述,但到目前为止还没有用户配置文件。我正在寻找可以帮助我引导系统的方法的指针,这样我就可以做一些评估。
浏览 4
提问于2013-03-17
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1
回答
初始化没有数据集的
推荐
系统
dataset
、
recommender-system
考虑基于用户历史的
内容
推荐
平台。
内容
是书籍和文章,我说的历史是指用户所读的东西,他所分享的东西等等。我知道有很多关于如何训练
推荐
系统的研究,但是我不知道该做什么来“开始”(平台还没有启动,数据集是空的)。是否有技术考虑没有数据可用的初始化阶段?
浏览 0
提问于2018-01-30
得票数 1
1
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具有特色的
冷启动
推荐
系统
recommender-system
我必须开发一个
推荐
系统,其中大多数用户只购买一个项目,所以我有一个
冷启动
的问题。因此,我将放弃矩阵分解技术和基于
内容
的系统。我知道我可以把它当作一个多类别的分类问题,在这个问题上,我预测用户最有可能购买的物品。这有两个不方便的地方: 添加新项时会发生什么情况?如何防止系统只
推荐
最常见的项目?多类问题可能会给非常常见的商品带来更高的概率,而我的建议可能会变得虚假(就像在超市
推荐
面包一样,不会增加任何
浏览 0
提问于2021-04-10
得票数 0
1
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Firebase函数:如何在不引起
冷启动
的情况下失败可还原事件?
javascript
、
firebase
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-functions
给定Firebase函数,在不导致
冷启动
的情况下,失败事件(意图重试)的正确方法是什么? 考虑到功能通常依赖于第三方服务,而这些服务可能不是100%可靠的,我不希望我的功能因短暂的下游错误而因
冷启动
而招致进一步的惩罚。这甚至是一个
推荐
的策略吗?我正在使用Firestore,所以我考虑将可还原的事件存储在一个临时集合中,这个
浏览 5
提问于2020-11-20
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6
回答
如何使我的
推荐
引擎适应
冷启动
?
prediction
、
recommendation-engine
、
cold-start
我很好奇有什么方法/途径来克服“
冷启动
”问题,即当一个新用户或一个项目进入系统时,由于缺乏关于这个新实体的信息,做出
推荐
是一个问题。 我可以考虑做一些基于预测的
推荐
(比如性别、国籍等等)。
浏览 3
提问于2010-01-03
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3
回答
谷歌应用程序引擎--这只是一个偶然的机会,还是改变应用程序的版本可以改善
冷启动
时间?
java
、
google-app-engine
情况是这样的:我有一个
冷启动
时间约为4秒的应用程序。我试图通过删除一堆我并不真正需要的库和代码来改善
冷启动
时间。这样做之后,
冷启动
时间大约是3秒延迟,使用了3秒的CPU时间。我在appengine-web.xml中更改了版本号,没有更改其他
内容
。现在我有两个版本的应用程序,它们有完全相同的代码,启动和运行。请求来自每个版本的完全相同的jsp页面来测试
冷启
浏览 1
提问于2010-03-18
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2
回答
“通用
推荐
”在Prediction.IO上使用的
算法
是什么?
algorithm
、
prediction
下午好在此期间,我知道系统
推荐
的
算法
是“协作过滤”和“基于
内容
的过滤”。 谢谢!
浏览 9
提问于2016-03-23
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1
回答
对于
推荐
系统,我应该选择什么
算法
?为什么?
machine-learning
、
neural-network
、
algorithms
、
recommender-system
据我所知,
推荐
系统大致分为协作系统和
内容
系统。协作又分为1)内存(使用相似度量)和2)模型(众所周知的矩阵/张量分解)。基于
内容
的方法包括构造用户配置文件,然后使用支持向量机( SVM )等
算法
对项目进行分类和
推荐
。下面是我的问题:我能用神经网络吗?(理解他们对我来说有点困难) 神经网络( NN )只适用于文本和图像处理,数值数据不需要像NN这样复杂的
算法
,这是真的吗?
浏览 0
提问于2017-02-22
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回答
Firebase Cloud Function未捕获异常-它们是否会导致
冷启动
?
firebase
、
google-cloud-functions
我正在阅读Firebase Cloud Functions和GCP Cloud Functions的文档,我注意到处理错误的
推荐
方法有所不同。;console.error(new Error('Fail!'));谢谢。
浏览 4
提问于2018-01-02
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1
回答
AES密钥调度的熵检验
aes
、
entropy
、
key-schedule
根据“以免我们记住:对加密密钥的
冷启动
攻击”的文章,有一个快速而肮脏的熵测试,可以帮助在内存转储中找到可能的AES密钥调度。尽管在其他著名密码学家(例如这个职位)的博客中引用了该
算法
,但我仍未能找到任何解释,解释它为什么工作,以及为什么该
算法
是正确的。有没有人能给我提供熵测试正确性的证明,或者仅仅解释一下为什么它能起作用?
浏览 0
提问于2014-03-09
得票数 4
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1
回答
如何在现有的spring引导项目上设置aws?
spring
、
spring-boot
、
deployment
、
aws-lambda
我想在我现有的Spring引导项目中配置aws。在我的项目中,我使用lombok、kafka消费者和微服务。我遵循以下步骤: <dependency> <artifactId>aws-serverless-java-container-spring</artifactId> </dep
浏览 0
提问于2019-07-31
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