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  • 推荐算法

    交换最小二乘ALS(alternating least squares)算法是交换最小二乘的简称。在机器学习中,ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。从广义上讲,推荐系统基于两种不同的策略:基于内容的方法和基于协同过滤的方法。Spark 中使用协同过滤的方式。协同过滤是领域无关的,所以它可以方便解决基于内容方法难以解决的许多问题。推荐系统依赖不同类型的输入数据,最方便的是高质量的显式反馈数据,它们包含用户对感兴趣商品明确的评价。基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居,然后根据目标用户邻居的喜好产生向目标用户的推荐。Angel 算法相关Angel 算法相关内容请参考以下文档: LR on PyTONAFM on PyTONADeepFM on PyTONADeepAndWide on PyTONADCN on PyTONAAttentionNet
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  • 详解基于内容的推荐算法

    作者:章华燕编辑:田 旭前言在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到,真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用,本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法:基于内容的推荐算法(Content-BasedCB是最早被使用的推荐算法,它的思想非常简单:根据用户过去喜欢的物品(本文统称为 item),为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。而关键就在于这里的物品相似性的度量,这才是算法运用过程中的核心。例如对我来说:我经常购买互联网类书籍,所以它就会给我推荐类似的书籍(当然这里只是举个例子,京东的推荐算法肯定不可能那么单一,但是可以肯定的是他肯定会用到最基础的CB推荐算法)。随着今日头条的崛起,基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。第一步,我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。基于内容推荐的优缺点下面说说基于内容推荐算法的优缺点。
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  • 常用推荐算法介绍——基于内容的推荐算法

    基本概念基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是,与协同过滤算法不同,这种算法是根据内容(比如标题、年份、描述),而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。在基于内容的协同过滤算法中,要做的第一件事是根据内容,计算出书籍之间的相似度。在本例中,使用了书籍标题中的关键字(图二),这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。?区别在于:相似度是基于书籍内容的,准确来说是标题,而不是根据使用数据。在本例中,系统会给第一个用户推荐第六本书,之后是第四本书(图六)。同样地,只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。?优缺点分析1、优点(1)不需要惯用数据(2)可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目(3)可以使用用户内容特征提供推荐解释,信服度较高(4)不需要巨大的用户群体或者评分记录,只有一个用户也可以产生推荐列表(5)没有流行度偏见,能推荐新的或者不是很流行的项目,没有新项目问题2、缺点(1)项目内容必须是机器可读和有意义的(2)容易归档用户(3)很难有意外,存在推荐结果新颖性问题,相似度太高,惊喜度不够(4)
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  • 一文全面了解基于内容的推荐算法

    本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。01 什么是基于内容的推荐算法首先我们给基于内容的推荐算法下一个定义,让读者有初步的印象,后面更容易理解我们讲的基于内容的推荐算法。基于内容的推荐算法算是最早应用于工程实践的推荐算法,有大量的应用案例,如今日头条的推荐有很大比例是基于内容的推荐算法。02 基于内容的推荐算法实现原理基于内容的推荐算法的基本原理是根据用户的历史行为,获得用户的兴趣偏好,为用户推荐跟他的兴趣偏好相似的标的物,读者可以直观上从下图理解基于内容的推荐算法。?基于内容的推荐算法一般用于推荐召回阶段,通过内容特征来为用户选择可能喜欢的内容。作者会在下两篇讲解内容推荐算法的具体案例,让大家更好地理解掌握内容推荐算法。欢迎大家持续关注!
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  • 【算法】基于内容的个性化推荐算法

    小编邀请您,先思考:1 如何做内容推荐?2 如何给一个购物中心推荐品牌?个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。本文介绍基于内容的推荐算法(Content-based Recommendation)。?基于内容的推荐算法(以下简称“内容推荐算法”)只有一个关键点——标签(tag)。推荐算法将产品分解为一系列标签,并根据用户对产品的行为(例如,购买、浏览)将用户也描述为一系列标签。内容推荐算法的原理:1. 将产品分解为一系列标签。从可行性角度,一个应用场景是否适合用内容推荐算法取决于: 1. 是否可以持续为产品打标签。2. 标签是否可以覆盖产品的核心属性?然而,内容推荐主要使用标签,标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。3. 便于人机协作:用户可以勾选或者关注推荐标签,从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。内容推荐算法的劣势:1.
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  • 机器学习系列23:基于内容的推荐算法

    如今,推荐算法已经深入到我们生活的各个方面,比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品;抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频(虽然我个人不太喜欢抖音,觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力,但是它的推荐算法还是很厉害的)。。。这些推荐算法极大地便捷了我们的生活,身为一个学习机器学习的同学,怎么能不关注一下推荐算法呢?下面来举个栗子:如今有一个电影推荐系统,用户可以给电影进行评分,从 0 分到 5 分,有些电影没有被打过分就记做未知,最终目的就是想通过一个推荐算法把某些电影推荐给可能对他感兴趣的用户。?最终就能得到一个基于内容的推荐算法了。
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  • 内容分发网络

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  • 视频内容安全

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  • 文本内容安全

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  • 内容分发网络 CDN

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  • 内容识别

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  • 视频内容安全

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  • 音频内容安全

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  • 图片内容安全

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    文本内容安全(Text Moderation System,TMS)服务使用了深度学习技术,可有效识别涉黄、涉政、涉恐等有害内容,支持用户配置词库,打击自定义的违规文本。通过 API 接口,能检测内容的危险等级,对于高危部分直接过滤,可疑部分人工复审,从而节省审核人力,释放业务风险。
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  • 快速学习-系统算法详解(基于内容统计学的推荐算法)

    基于内容的推荐算法??相似度计算?基于内容的推荐算法?基于内容推荐系统的高层次结构?
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