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回答
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。问题: 实现基于项目的相似度,哪种
算法
是正确
的
?比如说,余
浏览 5
提问于2015-08-25
得票数 1
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, 我已经实现了大多数基于用户
的
系统,但是我遇到了一些问题,这些问题来自于产生
推荐
的
方式。其次,我遇到了
冷启动
的
问题.在能够计算出用户之间
的
相关性之前,您需要对同一家餐厅<
浏览 4
提问于2016-11-02
得票数 2
回答已采纳
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 rest_framework import vie
浏览 14
提问于2021-05-22
得票数 1
回答已采纳
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。对于评估,他们建议使用使用预测评级和实际评级作为参数
的
度量进行交叉验证。预测评级是使用用户
的
历史和他对电影
的
浏览 0
提问于2015-01-23
得票数 5
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
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
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<
浏览 4
提问于2021-07-15
得票数 1
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
。但书中
的
其他信息,如类别和作者呢?如何在没有用户信息
的
情况下,通过他们
的
信息等找到“相似”
的
书籍?是否有可能直接从hbase传递数据,而无需将其存储到文件中然后导入?
浏览 1
提问于2015-08-31
得票数 0
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
。在Lambda中是否有发送HTTP请求
的
方法,并且当请求完成时,结果被传递到一个新<em
浏览 4
提问于2017-05-07
得票数 4
1
回答
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<em
浏览 5
提问于2020-11-20
得票数 2
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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
得票数 5
回答已采纳
2
回答
基于用户数据显示相关歌曲
sql
、
algorithm
、
database-schema
我有一个
应用
程序,我有用户喜欢
的
音乐流派,每当用户听了一首歌,他就给它打分。我想向他们展示用户可能like.How
的
最相关
的
歌曲,我在数据库模式上进行吗?我应该从用户那里获取哪些所有数据,以及如何获得与特定用户最相关
的
歌曲?清晰
的
解释是值得赞赏
的
。
浏览 1
提问于2016-05-31
得票数 0
1
回答
Azure ML与用于运行R-Script
的
Azure函数
r
、
azure-functions
、
azure-machine-learning-studio
我想将它构建为一个独立
的
函数,我可以使用来自各种
应用
程序
的
HTTP请求来调用它。我正在读
的
很多东西都过时了。我应该为此使用Azure ML或Azure函数吗?R-Script包含一个未在azure上列出
的
包。
浏览 1
提问于2018-11-29
得票数 3
1
回答
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。考虑到我在特性上有这个
冷启动
问题,我能遵循什么方法?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
浏览 0
提问于2021-04-10
得票数 0
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。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。对于
冷启动
,旧版本使用2400ms到3000m
浏览 1
提问于2010-03-18
得票数 1
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2
回答
Android:如何确定
冷启动
android
、
cold-start
当
应用
程序启动时,如何确定它是
冷启动
还是不启动?所谓
冷启动
,我指的是
应用
程序从一开始就启动,而不是仅仅从以前
的
状态恢复。:编辑:详细阐述了我
的
问题:我正在尝试找到
应用
程序
的
启动模式:
冷启动
还是暖启动。
冷启动
意味着
应用
程序从来没有启动之前或不在后台,所以它需要一个完整
的
启动。温暖
的
开始意味着它仍然在背景中,所以它可以恢复和更快地开始。如何以编程方式区分这两种启动模式
浏览 2
提问于2013-08-22
得票数 7
回答已采纳
7
回答
个性化
推荐
算法
有哪些
推荐
方式及
应用
?
推荐算法
目前
推荐
算法
很是火热啊,几乎运用于我们生活中
的
方方面面,而目前来看很多
的
推荐
都偏向于个性化,也就是个性化
推荐
算法
了,那么个性化
推荐
算法
到底个性化在哪儿?又有哪些
推荐
的
方式及
应用
呢?
浏览 2534
提问于2018-03-22
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。如果有任何关于这个问题
的
论文/
应用
程序
的
指点,我将不胜感激。
浏览 4
提问于2013-03-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
应用
程序池回收后Web服务请求超时
web-services
、
iis
我有一个托管在IIS7.5 (Windows Server2008 R2)上
的
经典web服务。在
应用
程序池回收之后(默认
的
20分钟空闲状态),对web服务
的
第一次请求大约需要5分钟。当它通过时,对服务
的
每个其他请求都不会花费任何时间。提前谢谢你。
浏览 11
提问于2016-09-23
得票数 0
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