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法——基于法PersonalRank

(片来自参考文献)在上中,左侧的A,B,C表示的是三个用户,右侧的a,b,c,d表示的是四个商品,中间的连线表示用户与商品之间有过行为,或者是购买或者是打分,的目的是从商品列表中向指定的用户用户未行为过的商品 法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的法。 二、基于法PersonalRank法1、PersonalRank法简介在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A商品,实际上就是用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank法中,不区分用户和商品,因此上述的用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A各个节点B,C,

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法——基于法PersonalRank

(片来自参考文献)在上中,左侧的A,B,C表示的是三个用户,右侧的a,b,c,d表示的是四个商品,中间的连线表示用户与商品之间有过行为,或者是购买或者是打分,的目的是从商品列表中向指定的用户用户未行为过的商品 法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的法。 二、基于法PersonalRank法1、PersonalRank法简介在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A商品,实际上就是用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank法中,不区分用户和商品,因此上述的用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A各个节点B,C,

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    遇到社交:美法设优化实践

    机器之心专栏 作者:汤斌本文是美高级法专家汤斌的一篇文章,重点介绍了社交网络背景下法面临的挑战,以及应对的方法。 在美公司社交战略部署下,法存在多方面的挑战,为了解决这些挑战,我们团队从工具和法两个方面分别开展了工作。 针对多个不同形态的社交产品,法存在以下三个方面的挑战:场景多,人力少:多款社交化产品合十余个场景,在当前的人力下,工作量是比较艰巨的;场景、用户差异大:不同场景下,用户的消费习惯和使用意法篇:美排序实践?工具的价值落地到业务中,需要通过法来实现。美排序法大致可以分成四个阶段:第一个阶段是以 LR 为主的线性模型,组合大规模人工特征。 作者简介 汤斌,美高级法专家,曾在腾讯任高级研究员,硕士毕业于哈尔滨工业大学。主要从事法,点击率预估以及自然语言处理方面的相关研究。在工业界的大规模与排序法实践上积累了丰富的经验。

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    解抖音

    抖音法究竟如何是做抖音短视频运营的同学非常关心的问题,抖音官方并没有披露正式的法,但凭借着民间的智慧和官方披露的部分信息中,网友已经总结出抖音法的秘密。 这里整理资料如下:首先看短视频发布后抖音一般会进行的一系列流程第0步:双重审核在抖音,每天有数量庞大的新作品上传,纯靠机器审核容易被钻空子,纯靠人工审核又不太现实。 ,或者降权(仅粉丝可见、仅自己可见)。 人工审核:主要集中在3块:视频标题、封面截和视频关键帧。针对机器审核筛选出疑似违规作品,以及容易出现违规领域的作品,抖音审核人员进行逐个细致审核。 第一步:冷启动抖音的法机制是著名的信息流漏斗法,也是今日头条的核心法。

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    法设综述

    系统设中,最关键的一个环节就是设其背后的法,然后根据法的预测为用相关的条目,如商品、电影、电影、音乐等等。 本文针对系统中的法设问题进行综述,介绍近二十年来主流的法所采用的基本方法和关键技术,同时分析法设中常见的难题以及解决思路,最后简要总结当前国内外法研究中的热点方向。 1. 豆瓣电影评分 ?2. 亚马逊商品列表 2.2 准确性评价指标 对于这两个不同的问题,衡量质量的指标也各不相同。对于评分预测问题来说,常用的衡量法准确性的指标有下述两个: ? :即根据用户和条目的特征,出每个条目的评分,具体的方法包含:* 分类法,例如决策树、k近邻、朴素贝叶斯等,主要用于结构化数据。 由于同态加密法对于原始法没有改变,所以最终并不会影响的准确性。 * 基于多方安全的方法。

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    一个机视觉书:python机视觉编程

    plot(x, y) #axis(off) title(Plotting: empire.jpg)show()这个编辑器着实不错,可以下断点,单步调试啥的,完全满足日常需要,python又降低了进行机视觉相关研究的门槛啊

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    法之: LFM

    LFM介绍LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的法:R = P * Q其中:P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵R:R矩阵是User-Item 矩阵,由P*Q得来见下:?

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    -基于随机游走的personalrank法实现

    基于的模型(graph-based model)是系统中的重要内容。 原理展示将用户的行为数据表示为二分后,接下来的就是基于二分为用户进行,那么给用户u物品就可以转化为度量用户顶点Vu和Vu没有直接边相连的顶点在上的相关性,相关性越高的物品在列表上的权重九越高 下面介绍一种基于随机游走的PersonalRank法(和PangRank法相似,pageRank法参考,直通车1,textRank直通车2,直通车3) 假设要给用户u进行个性化,可以从用户u对应的节点 因为在为每个用户进行时,都需要在整个用户物品二分上进行迭代,直到整个上的每个顶点的PR值收敛。这一过程的时间复杂度非常高,不仅无法在线提供实时,甚至离线生成结果也很耗时。 另一种方法就是从矩阵论出发,重新设法。 对矩阵运比较熟悉的读者可以轻松将PersonalRank转化为矩阵的形式。令M为用户物品二分的转移概率矩阵,即:? 那么,迭代公式可以转化为:?

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    2017机系书单

    把我这几天准备的书单给大家。自己书单这一篇书单是我在知乎,等各大网站通过百度,觉得自己需要学的书籍。 清华大学机系12门课程1.数据结构 严蔚敏2.编译原理 张素琴3.内容中心网络体系架构4.机系统结构5.论与代数结构6.机组成与结构7.80x86汇编语言程序设8.C语言程序设9.多媒体技术基础 Computer Vision (2学分)15-415 数据库应用Database Applications (3学分)15-462 像Computer Graphics (3学分)E:从下面选择一门理论类课程 首先无私奉献的脚本之家,这个站长呢唯一的要求可能就是,有的书需要你去关注公众号要百度盘密码,免费的。 本文引用出处ZhiSheng的github好书单 箴光司的知乎回答 感谢这两位以及各位大牛在网络上提供的答案,使我找到了这些书。最后,谢谢你们这么好看,还点我喜欢。

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    个性化系统设(2.1)法介绍

    协同过滤法协同过滤(Collaborative filtering, CF)法是目前个性化系统比较流行的法之一。 image基于属性的法基于用户标签的用户最常用的标签,对于每个标签,统被打过这个标签次数最多的物品,然后将具有这些标签的最热门的物品给这个用户。 这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动,目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用户送内容。基于商品内容的法 利用商品的内容属性商品之间的相似度,是物物的法。 流行度法很好的解决冷启动问题,但的物品有限,不能很好的命中用户的兴趣点;其列表通常会作为候补列表给用户;在微博、新闻等产品时是常用的方法。 基本流程就是:确定物品的流行周期,物品在流行周期内的流行度,流行度高的物品作为被的物品。

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    系统User-Item Embedding

    作者:九羽 在做法任务时,在(user, item)的交互数据集中进行建模是常见的方式,本文基于GNN对User侧和Item侧进行embedding的思路,介绍3篇相关论文。 20)解决的问题 相较于上面的NGCF,LightGCN的思想就更简单了,论文提出一个简化GCN的模型LightGCN,它认为GCN中常见的特征转换和非线性激活对于协同过滤来说没有太大作用,甚至降低了效果 通过在User-Item交互数据上线性传播User-Item的Embedding来学习它们,最后将所有层上学习到的User和Item Embedding加权和最后的预测得分。 对比3种不同的数据增强方法,论文中发现Edge dropout方式能更好地发现结构中潜在的含义。模型结构?模型效果 模型解决的两个问题: (1)长尾问题的效果: ? (2)噪声导致的鲁棒性问题的效果: ?

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    记录一下法。 CF、基于内容、热门 用户模型 在实践中,大多数业内人士都是用一种被称为「随机梯度下降」(SGD - Stochastic Gradient Descent)的法(梯度下降Grident Descent 每一次迭代包括以下几个步骤:获取一些样本的输入矢量( input vector),输出结果和误差,这些样本的平均梯度,根据平均梯度调整相应权重。

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    法分类1.基于内容 用户的更多依赖相似性然后基于用户信息进行基于内容 、物品的信息进行2.协同过滤需要通过用户行为来用户或物品见的相关性基于用户的协同: 以人为本 | 小张 ———————— || 小明 | 产品经理、Google、比特币 || 小吴 | 比特币、区块链、以太币 | 这是一个用户关注内容的列表,显然在这个列表中,小张和小明关注的内容更为相似,那么可以给小张比特币 基于物品的系统 以物为本建立各商品的相似度矩阵 | 产品经理 | 小张、小明 || ———— | ————— || Google | 小张、小明 || 比特币 | 小明、小吴 | 小张和小明都不约而同地看了产品经理和 Google,这可以说明产品经理和Google有相似,那么之后有看了Google相关内容的用户就可以给产品经理的相关内容。 3.基于知识的某一领域的一整套规则和路线进行。参照可汗学院知识树。补充:(片来源知乎shawn1943,感谢)?

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    微博法如何设

    、错过的微博Min-hashLSH用于海量用户关系的简化用户关注相似度、粉丝相似度归一化法Weight的归一运,如类idf、分布熵,量化节点和边的价值面向关键节点的内容、用户这里的困难点在于 ,待产生的足量可信的用户点击行为后,再采用user-based 协同过滤的方法得到结果,如下所示:? 交叉混合:各类法中子技术,可以在另外的法中综合使用,比如content-based在相关性中积累的距离方法,可以很好的应用在协同过滤的量化中。 Online需要简单可靠的法,快速得到结果;简要说明下上面的,如下半成品有以下的3中形式1)过程拆解的离线部分,如user-based CF中的用户相似度,online通过数据库读取后在线完成 下为我们的法离线效果评测的架构? 常用的离线评测指标有:RMSE、召回率、AUC、用户内多样性、用户间多样性、新颖性等。

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    】飞林沙:商品法&解释

    做过商品或者条目的同学,应该都创建过一张这样的Product Graph. 但是这样的谱不具备文本含义的解释性,而且也没办法很好的和内容关联起来。 直接文本相似度,文本用的是用户的评论以及商品描述?其实和我们传统文本相似度很类似,但是最终的训练数据是item之间的连接关系,所以其实转换成训练不同topic维度的权重。2. 因子的稍微有点绕,我们先把公式列出来再看详细的说明:?我们分开来看,看这部分的意义:? 我们之前所有的训练都是基于无向的,例如买了iPhone可以买手机壳,但是买手机壳iPhone就是一个不好的了。所以作者的解决方案是对训练的参数做了调整:? 作者从几个角度去出发,这几点都是值得我们在做法的时候考虑的: 的递进性,我们过去无论在做商品聚类,还是基于标签时,都是基于一个无向的“模型”。

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    机专业基础书籍

    【中文名】Java语言程序设(基础篇)(原书第10版)【英文名】Intro to Java Programming, Comprehensive Version (10th Edition)【作 者】 Java语言程序设(进阶篇)【中文名】Java语言程序设(进阶篇)(原书第10版)【英文名】Intro to Java Programming, Comprehensive Version (10th 【中文名】Java程序性能优化:让你的Java程序更快、更稳定【作 者】葛一鸣【出版社】清华大学出版社后续我们会继续其它机专业基础书籍~

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    15-php异或绕过preg_match()

    会将字符类型转为bool类型,而bool类型遇到运符号时,true会自动转为数字1,false会自动转为数字0,如果将bool类型进行,并使用chr()函数转为字符,使用.进行连接,便可以绕过 ,所以需要使用异或运进行绕过,很多的免杀马都是这样制作的。 php对字符进行异或运是先将字符转换成ASCII码然后进行异或运,并且php能直接对一串字符串进行异或运,例如123^abc是1与a进行异或然后2与b进行异或,以此类,在异或结束后就获得了想要的字符串 以GET或POST传入字符绕preg_match为例:php的eval()函数在执行时如果内部有类似abc^def的式,那么就先进行再执行,我们可以利用再创参数来实现更方便的操作,例如传入? 注意2:测试中发现,传值时对于要的部分不能用括号括起来,因为括号也将被识别为传入的字符串,可以使用{}代替,原因是php的use of undefined constant特性,例如${_GET}{

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    Facebook

    特别是对于个性化问题,数据采样通常不是一种选择,因此有必要创新分布式法设,以便我们可以扩展到这些不断增长的数据集。协同过滤(CF)是重要的应用领域之一。 CF是一种的系统技术,可帮助人们发现与其最相关的项目。在Facebook上,这可能包括页面,群组,活动,游戏等。 CF基于这样的想法,即最佳来自具有相似品味的人。 相比之下,着名的Netflix Prize竞赛包含一个拥有1亿个评级,480,000个用户和17,770个电影(项目)的大型工业数据集。 我们面临的挑战是设一个分布式法,该法将扩展到这些海量数据集以及如何克服由于我们数据的某些属性引起的问题(例如偏斜的项目程度分布,或隐式参与信号而不是评级)。 该法以随机顺序循环遍历训练数据中的所有评级,并且对于每个已知评级r,它进行预测r *(基于向量x和y的点积)并预测误差e。

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    apriori

    大数据时代开始流行法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori法。 同时为了减小量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和一类用户对一类物品的喜好程度,但这样的模型又会在的准确性上有损失。 ,可以基于此模型。 探索引擎内部的秘密,第 1 部分: 引擎初探Apriori法 是一种最有影响力的 挖掘布尔关联规则 的频繁项集的法,这个法是属于上面第二条基于关联规则法,本文着重讲解该法的。 大致步骤为:扫描->数->剪枝->频繁集->强规则扫描扫描候选项集,并将所有的种类汇总,上可知有种类数即统种类的个数,上可知:{A: 2, C: 3, D: 1, E: 3, B: 3}剪枝剪枝就是把不满足支持度的部分给去掉

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    床的

    关于hexo使用的免费床更新为2020.3.22GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床(无备案)七牛床(有备案)微博床(凉凉)qq床(不)风过不留痕大佬的床 https:pic.alexhchu.com (强烈+1)其他我这里就不了GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人床教程很多,操作简单,可拓展性强,速度快并且背靠github github作为储存空间使用jsdelivr加速片。属于滥用github系列。白嫖党的福利。七牛床一开始很多人使用这个优点 速度快支持https10g够轻度人群使用。 使用coding以及github的pages无法备案微博床2020.2.11 快凉了别看了 已有防盗链 优点 无限上传支持https自带cdn加速非常快缺点 片会被打上无形的微博标带人工审核人工智障的审核片 ,有时候会清理片QQ床使用qq空间的相册 优点 访问快,容量好像没有限制吧缺点 QQ空间说不定哪天就设置上防盗链系统,而且更换域名这不是腾讯的方式,腾讯也未承诺此功能将一直可用,服务器使用的SSL

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