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沙龙
1
回答
二维码,面向超市用户的增强现实android应用程序
android
、
qr-code
、
augmented-reality
当用户的手机摄像头检测到特定
商品
的二维码时,如果该
商品
有促销,它将弹出一条包含促销详细信息的消息。这需要使用增强现实(二维码图像
识别
)来完成。是否可以一气呵成(二维码图像
识别
增强和二维码扫描增强),如果可以,你能
推荐
一下Android studio中使用的sdk工具吗?如果有什么简单的方法,你能
推荐
给我吗?
浏览 3
提问于2016-02-02
得票数 0
1
回答
在
推荐
系统中,人的表现如何?
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
recommendation-engine
、
mahout-recommender
、
netflix
是当今广泛使用的自动化算法,用于预测用户将购买哪些
商品
,某人会喜欢哪些电影/音乐,等等。它已经由著名的普及。 但是,如果
推荐
算法被人类取代,典型的成功率是多少?根据我的个人资料信息,包括年龄,爱好和首选电影列表,机器在
识别
电影方面比我喜欢的要好得多吗?有没有关于人类
推荐
其他人的能力的研究,可能是在不同的任务上?
浏览 4
提问于2015-04-09
得票数 1
4
回答
推荐
算法发展前景以及优缺点?
科技
、
推荐算法
随着科技的发展,
推荐
算法在各大应用场景广泛应用,呢以后发展会不会继续更加火,新闻媒体等公司利用
推荐
算法,导致不良信息
推荐
或者假新闻,会不会对社会造成危害?
浏览 4368
提问于2018-03-28
1
回答
基于内容的过滤还是基于协作的过滤?
machine-learning
、
data-science
、
collaborative-filtering
现在,我们需要
识别
这些订购
商品
的相关特性,并将其与其他项目进行比较,以
推荐
任何新的项目。基于特征集的相似项查找的著名模型之一是随机森林或决策树。 协作过滤():它使用用户行为。过去订购/喜欢相同
商品
的用户可以被视为类似的用户。现在,我们可以根据分数
推荐
一些由类似用户订购的
商品
。寻找相似用户的著名模型之一是KNN。
浏览 0
提问于2019-05-19
得票数 2
1
回答
协同过滤中的二进制值
probability
、
collaborative-filtering
用户项矩阵中的值是否可以是二进制值,如0和1,它们表示“没有购买”-vs-“购买”?如果在矩阵上应用潜在因子模型,预测值(例如0.8)能否代表用户行为(即没有购买或购买)的概率?
浏览 1
提问于2011-12-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
当项目可用的时间长度不同时,基于项目的协作过滤
machine-learning
、
recommendation-engine
我正在尝试使用基于项目的协作过滤来进行产品
推荐
。根据购买者是否购买了
商品
,矩阵都是1和0,我使用余弦相似度来
识别
相似的产品。 在我测试的数据中,有超过2K个产品,其中许多是在不同的时间内可用的。这篇关于亚马逊的论文有伪代码,似乎建议在寻找类似于X的
商品
时只考虑购买了X
商品
的人(尽管这可能是我的误解)。这在一定程度上纠正了问题,但甚至可能过度纠正问题,因为它忽略了许多可能购买了
商品
Y而没有购买
商品
X的人。
浏览 0
提问于2015-02-24
得票数 0
1
回答
是否有必要从ituneconnect?>获取每个付费内容的产品id?
ios
、
in-app-purchase
、
app-store-connect
、
product
我正在做一个IOS项目,在那里我必须集成到应用程序购买中。当集成到应用程序购买中时,我是否应该注册我想在ituneconnect中出售的所有内容以获得产品id?如果是,那么我应该做什么,如果我添加更多的付费内容后?
浏览 4
提问于2016-02-28
得票数 0
回答已采纳
2
回答
应用程序如何和在哪里存储购买的“消费品”产品?
iphone
、
ios
、
xcode
、
app-store
、
in-app-purchase
假设我们有一个虚拟硬币的游戏。这款游戏有来自的10枚硬币。有可能购买硬币1,3,5,10,100…价格也不一样。游戏期间,用户会把硬币花掉。
浏览 6
提问于2013-09-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在Django中
推荐
商品
?
python
、
django
、
django-templates
、
recommendation-engine
、
user-tracking
我想要跟踪用户和他/她正在搜索/阅读的博客类别,然后利用这些数据在主页的
推荐
博客部分
推荐
博客。我已经研究了几天了,发现了Django
推荐
,但是文档是非常unclear.Thanks的……
浏览 13
提问于2021-07-30
得票数 0
1
回答
文字
识别
可以
识别
电子账单吗?
文字识别
浏览 118
提问于2022-06-15
1
回答
在训练因式分解机器时,我们可以不使用一个热门用户功能吗?
recommendation-engine
、
factorization
现在我有了n users和k total items,对于每个用户,他已经购买了一些
商品
,我想在现有的users/items数据集上训练FM,这样我就能够向已经购买了一些
商品
的新用户
推荐
新
商品
。., 1, 0 0 因此,在对新用户进行预测时,我不需要在训练数据集中找到与新用户最相似的用户,而是向旧用户
推荐
。
浏览 3
提问于2017-08-02
得票数 0
1
回答
基于SVD的
商品
推荐
系统
recommender-system
、
apache-mahout
矩阵是对称的,而且要大得多):0.88 1.00 0.99 0.96 0.99 0.96 0.86 1.00 我需要实现
推荐
,对于一组项目,
推荐
一组新的项目。
浏览 0
提问于2015-02-07
得票数 5
1
回答
二项对项协作过滤-有解决方案吗?
types
、
recommendation-engine
在此之后,我想向我的客户
推荐
进一步的Z型产品。我已经知道,如果这个人只买了一件
商品
,最好的办法可能是一件对一件
商品
的
推荐
人。但我想不出一个解决方案,即
推荐
总是基于X型产品和Y型产品的组合,并向客户
推荐
几种Z型产品。非常感谢
浏览 5
提问于2017-03-30
得票数 1
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1
回答
MySQL
推荐
一款
商品
。
mysql
我正在尝试运行一个查询,对于选定的人,它将根据他们的购买历史和其他购买过该项目的人
推荐
项目。Customer 1 purchases item A, and B.目前它只给出被选中的客户已经购买了'Lani Morgan‘的
商品
,但我希望它显示其他客户已经购买的
商品
,这些客户已经购买了'Lani Morgan’已经购买的
商品
。
浏览 1
提问于2012-11-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
没有ProductID%s的InAppBilling价目表
android
、
in-app-purchase
、
in-app-billing
、
android-pay
、
android-billing
我在一个安卓应用程序上工作,其中的内容必须在应用程序内销售(本地),我发现InAppBilling Api服务的目的,但在InAppBilling定价配置中,我们可能不得不配置所有的项目,我们正在销售,它无法维护的产品id的,因为经常的项目将被添加/删除,原因是我们有50k个项目,所以我们必须编辑开发人员控制台列表以及。然后与Android-Pay检查,根据条款数字内容不能通过支付出售,需要一些建议。
浏览 0
提问于2016-11-23
得票数 0
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 4232
提问于2018-03-22
1
回答
R:从
推荐
实验室包中获取客户购买前N个
商品
的概率
r
、
recommendation-engine
、
collaborative-filtering
我正在使用R中的recommenderlab包中的基于用户的协作过滤来向用户
推荐
top-N项。我使用二进制用户-物品矩阵作为输入(从购买历史创建)。是否有可能获得客户将购买前N个
商品
的概率,而不是只获得前N个
商品
的概率?
浏览 0
提问于2014-04-17
得票数 4
3
回答
在MYsql中使用哪种DB引擎是多到多?
mysql
客户可以购买许多
商品
,这些
商品
存储在“中间”表中,只有两列,分别是customerid和itemid。这个结构的中间表是否
推荐
使用Innodb?
浏览 0
提问于2011-11-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有一款叫“
商品
识别
”的产品么?
产品
商品
识别
浏览 369
提问于2018-08-15
1
回答
做
商品
对
商品
的
推荐
,如何获得对单一偏好用户的
推荐
?
mahout
我正在尝试获得单一偏好的用户
推荐
,这似乎是故意丢弃的Mahout
推荐
工作在Hadoop上。对于我的情况,大约50%的用户只有一个偏好,不是很多,有任何
推荐
是可以的,
推荐
强度可能< 1.0。
浏览 1
提问于2014-09-05
得票数 0
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