今天跟大家分享一篇发表在CIKM2021会议上的关于协同过滤框架的论文,该论文总结了一个简单且有效的CF框架,并探索了不同的损失函数以及负采样比率对最终推荐结果的影响。
在本文中,数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法,其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制,实际上已被应用于许多访问控制场景,不过目前面部识别或认证,主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上,有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧,或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物,就无法获得完整的正脸。因此,使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
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。
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。
在稀疏上下文信息的情况下,很难得到较高质量的低频单词嵌入,“模仿”被认为是一种可行的解决方案:通过给定标准算法的词嵌入,首先训练模型出现频次高的单词的嵌入,然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中,我们引入了注意模仿模型,该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式,同样还可以访问所有可用的上下文,并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中,我们发现对于低频和中频单词,注意力模仿比以前的工作更出色。因此,注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
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
推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选合适商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大,因此常见的推荐系统一般分为两个阶段,即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集,排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序,推荐给用户。
距离度量在CV 、NLP以及数据分析等领域都有众多的应用。最常见的距离度量有欧式距离和余弦距离,本文将会分享九种距离,分析其优缺点以及相应的应用常见,如果对你有所帮助,在看完之后,可以分享给你朋友圈的好兄弟,好姐妹们,共同成长进步!
二值分类器是机器学习中最常见的分类器。评价的指标也有很多,precision,recall,F1 score等等。ROC曲线也是之一。 ROC,Receiver Operating Characteristic Curve,受试者工作特征曲线。 ROC曲线的横坐标为假阳性率(False Positive Rate,FPR),纵坐标为真阳性率(True Positive Rate,TPR)。
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。例如,如果某个用户喜欢电影《魔戒》的第一部和第二部,那么推荐系统会通过标题关键字向用户推荐《魔戒》的第三部。在基于内容的过滤算法中,会假设每个物品都有足够的描述信息可作为特征向量(y)(比如标题、年代、描述),而这些特征向量会被用来创建用户偏好模型。常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具,使用过程中遇到如下问题:
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程,其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下,从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来,我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。
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?
知识点: 准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall),均方根误差(RMSE)
相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。
距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。
来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础,包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
本文解释了计算距离的各种方法,并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅,便于阅读,将本文分为上下两篇,希望对你有所帮助。
在将文本分词并向量化后,我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量,我们将下面4个短文本做了词频统计:
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
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法,它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐,以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类: 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法,它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 崔文谦 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 医学自然语言处理 编辑 | PaperWeekly 本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展,其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤,文本相似度模型发展历程,相关数据集,以及重要论文分享。 文本相似度任务处理步骤 通过该领域的大量论文阅读,我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤: 预处理:如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作,筛选有用特征,去除噪音。 文本表示:
2022 年 4 月初,OpenAI 的 DALL-E2,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL-E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来,就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art」,便生成了下面的图像。
选自assemblyai 作者:Ryan O'Connor 机器之心编译 编辑:蛋酱 效果惊艳的 DALL-E 2,到底是怎么工作的? 2022 年 4 月初,OpenAI 的开创性模型 DALL-E 2 登场,为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt,DALL-E 2 就可以生成全新的图像,这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来,就像通过输入 prompt「a bowl of soup that is a portal to another dimensi
许多算法,无论是监督或非监督,都使用距离度量。这些度量,如欧几里得距离或余弦相似度,经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
向量和标量最大的区别在于,向量除了拥有数值的大小,还拥有方向。向量或者矢量中的“向”和“矢”这两个字,都表明它们是有方向的。
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。
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响,使得不同的指标之间具有可比性,帮助在进行迭代优化(如梯度下降)时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种:
处理海量文档的分类是一个复杂而又重要的问题,因为在我实际编程应用中,文档可能包含大量的文本和信息。具体怎么操作,可以看下我们这样做。以下是选择和实现海量文档分类算法的一般步骤和建议:
皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进, 皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进, 皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进.
澜舟科技算法实习生,北京交通大学自然语言处理实验室二年级硕士生,目前正在进行文本生成方向的研究。
语言模型究竟是如何感知时间的?如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑?最近,来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。他们的实验结果表明,时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中,并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。
协同过滤(CF)一般包含三个部分:交互编码器、负采样和损失函数。现有的大部分工作集中在设计更强模型上,对负采样和损失函数的改进的相关工作比较少。相较于交互信息的编码而言,另外两者也同样重要,本文作者提出了一个新的损失函数 cosine contrastive loss (CCL) ,将其合并到统一的CF框架中,命名为simpleX 。
word2vec 基于分布式表征(Dristributed Representation)的 思想,相比于 One hot 可以用更低维数的向量表示词汇。 有一个有趣的研究表明,用词向量表示我们的词时,我们可以发 现:King - Man + Woman = Queen。 word2vec 实现了 CBOW 和 Skip-Gram 两个神经网络 模型,SkyAAE 在训练词向量的时候就是使用的 CBOW 模型。
本次实验使用的是VOC2012数据集,首先从图像中随机采样图像块,然后利用Hog方法提取图像块特征,最后采用余弦相似度和k-means聚类两种方法来挖掘视觉模式。
本文是"手把手教你打造聊天机器人"系列的最后一篇,介绍了我们打造的聊天机器人的相关算法原理,下一篇会对本系列做一个总结。
当你查看任何社交媒体平台时,你很可能会从其中看到很多建议,例如“为你推荐”。这些建议主要取决于你当前的兴趣,或者取决于以前的类似兴趣,甚至是将来可能会引起你兴趣的内容。这里总结了大多数公司将新产品推荐给客户的两种主要不同方法,它们是:
【导语】对于海量文本型数据比如日志,如何从中提取日志模式以便更快地从文本中获取关键信息。本文先简单介绍了行业竞品的相关产品形态,然后重点介绍了一种基于机器学习的日志智能聚类解决方案——基于图结构的聚类方法。
距离(distance,差异程度)、相似度(similarity,相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离,这些方法作为机器学习的基础概念,广泛应用于如:Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析,分为以下几类展开:
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
模糊匹配是日常工作中经常遇到的问题。比如我们手上有一份多家上市公司的利润表(每行为一家公司)和一份这些公司的现金流量表(同样一行一家公司),但由于种种原因(比如利润表的公司名称是简称,而现金流量表的公司名称是全称)导致同一家公司在两份表中有不同的名称。只有当这两张表的公司名称一致时,我们才能合并这两份表,同时看到这些公司的总体情况。
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。
本文博主给大家讲解如何在自己开源的电商项目newbee-mall-pro中应用协同过滤算法来达到给用户更好的购物体验效果。
随着信息技术和互联网的发展, 我们已经步入了一个信息过载的时代,这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:
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