在推荐系统中,我们经常谈到「相似度度量」这一概念。为什么?因为在推荐系统中,基于内容的过滤算法和协同过滤算法都使用了某种特定的相似度度量来确定两个用户或商品的向量之间的相等程度。所以总的来说,相似度度量不仅仅是向量之间的距离。
AiTechYun 编辑:xiaoshan k最近邻算法(kNN)是机器学习中最简单的分类方法之一,并且是入门机器学习和分类的好方法。它基本上是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类,并根据分类做
近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果,无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤,相似度的计算都是必不可少的,那么都有哪些计算相似度的方法呢?
首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度,我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容,又有多少不同的内容,再进一步可以想到集合的交并集概念。
NO.58 协同过滤模型(上) Mr. 王:为了能够有效地利用其他用户的评价来进行更有效的推荐,人们提出了协同过滤的推荐模型。 小可:那什么是协同过滤模型呢?它又有哪些优势呢? Mr. 王:先说说协同过滤的思想。既然认为他人对一个项目的评价是有一定价值的,我们就要尝试去利用他人对一个项目的评分来考察该项目的好坏。但是这里存在一个问题,就是他人认为不好的项目不一定是我们认为不好的,或者说他人的评价标准不一定符合我们的评价标准。我们要去考虑,如何能够让那些和某个用户评价标准相似的人来评价该用户没有评价过的东西。
改进的推荐算法在评级数据“稀疏”的情况下尤其有效。 亚马逊和Netflix等网站的推荐系统使用了一种名为“协同过滤”的技术。为了确定一个给定的客户可能喜欢什么产品,他们寻找更多的客户,他们已经为类似
当电商网站发布一款新产品的时候,怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户,但这样做一方面浪费资源,增加营销成本;另一方面用户收到过多不感兴趣的信息,会让用户反感,降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛选出最有可能转化的用户,京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例,使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选。 余弦相似度的筛选方式 在实际应用中,我们为了找出相似的文章或者相似新闻,需要
摘要:为了筛选出最有可能转化的用户,京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例,使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选,详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。 当电商网站发布一款新产品的时候,怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户,但这样做一方面浪费资源,增加营销成本;另一方面用户收到过多不感兴趣的信息,会让用户反感,降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛
在数据分析和挖掘领域,我们经常需要知道个体间差异大小,从而计算个体相似性。如今互联网内容爆发时代,针对海量文本的相似识别拥有极大需求。本文将通过识别两段文本是否相似,来看看常见的相似算法,及线上落地方案。
推荐系统(Recommendation System, RS),简单来说就是根据用户的日常行为,自动预测用户的喜好,为用户提供更多完善的服务。举个简单的例子,在京东商城,我们浏览一本书之后,系统会为我们推荐购买了这本书的其他用户购买的其他的书:
提到检索的方法,比如KNN算法,这些都需要用到“距离”这个尺度去度量两者的近似程度。但是,距离也有很多种,除了我们熟悉的欧氏距离之外,其实还有很多。。。 余弦距离: 是一种衡量两个向量相关程度的尺度。
一、推荐系统的概念 推荐系统(Recommendation System, RS),简单来说就是根据用户的日常行为,自动预测用户的喜好,为用户提供更多完善的服务。举个简单的例子,在京东商城,我
循环神经网络(三) ——词嵌入学习与余弦相似度 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、词汇表征 1、one-hot表示法 之前的学习中提到过,对于词汇库,可以用one-hot表示法来表示。即,假设词汇库单词量是10000个单词,则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词,单词在对应词汇表中的位置是1,其他位置是0。 如man是第5391个单词,则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T,这里的1就是在矩阵的第5391个位置。 这样做有个缺点,即词语之间无法建立任何联系,只有自身的位置
搜索即找到跟搜索词句很相似的文本,例如在百度中搜索"人的名",结果如下 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢? 余弦相似度 (cosine similiarity) 本文介绍基于VSM (Vector
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、文本匹配等等。 上一期,我们介绍了文本相似度的概念,通过计算两段文本的相似度,我们可以: 对垃圾文本(比如小广告)进行批量屏蔽; 对大量重复信息(比如新闻)进行删减; 对感兴趣的相似文章进行推荐,等等。 那么如何计算两段文本之间的相似程度?上一篇我们简单介绍了夹角余弦这个算法,其思想是: 将两段文本变成两个可爱的小向量; 计算这两个向量的夹角余弦cos(θ): 夹角余弦为1,也即夹角为0°,两个小向量无缝合体,则相似度
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度,或者距离,可以有很多方法,余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是,本文中列的方法,
最近好久没有写文章了,上一篇文章还是九月十一的时候写的,距今已经两个月了,期间一直在忙一些工作上的事情,今天终于有点空闲,所以写一篇文章散散心。
最近在做一个海量图片检索的项目,可以简单的理解为“以图搜图”,这个功能一开始是搜索引擎带火的,但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前,笔者搜索了一些资料,如今项目临近结尾,便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
为了对模型的效果进行评估,我们就需要各种各样的指标,不同的问题需要不同的指标来评估,而且大部分的指标都是有局限性的,那么,我们就来盘点一下吧。
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