利用Spark MLIB实现电影推荐 源码及数据集：https://github.com/luo948521848/BigData Spark 机器学习库MLLib MLlib是Spark的机器学习（...Spark官方推荐使用spark.ml。如果新的算法能够适用于机器学习管道的概念，就应该将其放到spark.ml包中，如：特征提取器和转换器。...经典的电影推荐系统是通过将用户信息通过不同维度展现出来。同现相似度可用于为协调过滤推荐中，查找相似的物品或者用户。下面对同相似度进行简单的定义 物品i和物品j的同相似度公式定义： ?...//产生个性化推荐 val myRateMoviesIds = myRatings.map(_.product).toSet val candidates = sc.parallelize...利用矩阵相似度，训练处模型产生由高到底产生50推荐电影： ?
下面我们将使用Apriori Algorithm向用户推荐相应的产品 数据预处理 这里我们使用的数据集是online retail II dataset !
学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》 推荐系统就是利用“用户信息”，“物品信息”，“场景信息”这三大部分有价值数据，通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达...构建特征原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息 电影的例子 推荐系统常用特征 1 用户行为数据 2...用户关系数据 强关系（互相关注），弱关系（点赞，评论） 3 属性、标签类数据 4 内容类数据 一般，内容类数据无法直接转换成特征，需要进行 NLP、CV 等手段提取关键内容，再输入推荐系统
， 8.信息提取：利用算法从文本中提取显性或隐性信息的过程。...最近的探索主要有双向LSTM网络和条件随机场的结合方法，利用字符级别的输入进行提取。 事件提取：事件提取涉及到识别指事件发生的单词或短语，以及参与者(如代理、对象和接收者)以及事件发生的时间。
简读分享 | 王豫 编辑 | 陈兴民 论文题目 Enhancing Sequential Recommendation with Graph Contrastive Learning 论文摘要 顺序推荐系统捕捉用户的动态行为模式...现有的大多数顺序推荐方法仅利用单个交互序列的局部上下文信息，仅根据项目预测损失学习模型参数。因此，他们通常无法学习适当的序列表示。本文提出了一种新的推荐框架，即序列推荐的图对比学习(GCL4SR)。...在真实数据集上的大量实验表明，GCL4SR始终优于最先进的顺序推荐方法。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0333.pdf
利用这些数据可以帮助推荐系统更加准确地理解用户的兴趣和需求，从而提升推荐效果。...用户更倾向于接受来自好友的推荐内容，因为好友之间往往具有相似的兴趣和偏好。 社交网络数据的获取与处理 在利用社交网络数据改进推荐系统时，数据的获取与处理至关重要。...利用社交网络数据改进推荐系统的算法 在推荐系统中，利用社交网络数据的算法主要包括以下几类： 推荐算法类型 描述...以下是利用矩阵分解进行推荐的示例代码。...通过引入更智能的数据处理技术、更高效的推荐算法，以及更加个性化的用户体验， 利用社交网络数据改进推荐系统是一种有效的方法，能够解决传统推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题。
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可以看出ChatGPT可以给推荐结果提供大致的推荐理由，实现了可解释性推荐。...他给我推荐的这个电影是悬疑片，看来是根据最后一个电影《唐人街探案》进行推荐的。其实推荐的不够准确，我这几个基本都是偏喜剧片，很明显它忘记了前边的内容。...然后我把《唐人街探案》换成了《流浪地球》，它仍然是根据最后一个电影的属性进行推荐的哈哈。所以next item推荐这一项还是得需要数据来进行微调。...不错，这次的推荐还算是我比较认可的，看来加上“顺序”后，模型更加偏向于利用上边几个观看的电影而不仅仅是最后一个。 接下来，让我们输入一个用户画像，看看它的推荐能力吧。...总体来看，ChatGPT可以实现相应的推荐功能。试想一下，如果它再经过相应推荐语料的训练，推荐效果应该能够更上一层楼。 我之前一直觉得ChatGPT厉害但没有那么厉害，直到今天我想错了。
在此推荐一篇介绍Oracle RAC Cache Fusion的论文《Cache Fusion: Extending Shared-Disk Clusters with Shared Caches》，言简意赅地介绍了这个
这周开始接收的QRS系统，是使用Oracle数据库，不能不学习一下ODP.NET了，推荐一篇使用VS2010开发Oracle数据库为基础的应用的文章《[URL=http://www.oracle.com
SamGor：叉烧哥最近有篇关于linux的学习笔记，看完了觉得写得十分精辟，对于尚未使用linux的同学来说简直就是福音~推荐给大家学习学习。 算法工程师居然要会Linux？...另外推荐两个有关linux的材料，我自己本身也在看的： 《Shell从入门到精通》，清华大学出版社。 《鸟哥的Linux私房菜基础学习篇》，人民邮电出版社。
或者你在亚马逊上购买了东西，看到了网站推荐给你可能感兴趣的产品。你是否想知道在线广告代理商是如何根据我们的浏览习惯向我们推送广告的?...这一切都归结为一种被称为推荐系统的东西，它根据我们与产品互动的历史，预测我们可能对哪些产品感兴趣。 本文中，我们将建立一个很酷的推荐系统。...我们将使用SVD（Sigular Vector Decomposition）技术，这比基于内容的基本推荐系统要高级得多。...这样更符合逻辑，因为推荐系统的目标是：以类似产品的历史评级为基础，然后对未遇到过的产品进行评级。 效用矩阵 当前形式的数据集对我们毫无用处。...为了将数据用于推荐系统，我们需要将数据集转换为一种效用矩阵（Utility Matrix）的形式。
因此，标签数据是反应用户兴趣的重要数据源，而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量，是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上，豆瓣无疑是这方面的代表。...最后，在最终的个性化推荐结果里，豆瓣利用标签将用户的推荐结果做了聚类，显示了不同标签下用户的推荐结果，从而增加了推荐的多样性和可解释性。...在下面的各节中，我们将利用Delicious的数据集，讨论如何利用用户标签数据进行个性化推荐的各种算法。 实验设置 ---- 我们将Delicious的数据集按照9：1随机分成训练集R和测试集T。...然后，我们利用准确率/召回率（Precision/Recall）来评测个性化推荐算法的准确率： ?...边权重的定义对精度的影响 ] 基于标签的推荐解释 ---- 基于标签的推荐的最大好处是可以利用标签来做推荐解释，这方面的代表性应用是豆瓣的个性化推荐系统。图13展示了豆瓣读书的个性化推荐界面。 ?
DevOps的优势 DevOps实施的一些主要优势包括： 快速更好地交付产品 可扩展性和更高的自动化 高度清晰的系统结果 稳定的操作环境 更好地利用资源 高度清晰的系统结果 这是否意味着采用DevOps...c）复杂的基础设施 基础架构复杂性是成功实施DevOps的又一挑战，因为组织发现很难利用隔离环境中部署的不同服务和应用程序创建公共基础设施。
createjs是一个基于canvas的制作H5游戏、动画、交互的库。包括EaselJs、TweenJs、SoundJs、 PreloadJs四个部分。...
本人也利用课余时间参加了这次比赛，不过成绩不理想，在1.2左右，害，还是要加油啊。通过这次竞赛发现，拼到最后更需要的是对业务背景的深度理解，对实验机器的极其渴望，以及对日渐稀少的头发的十分想念。...那么今天就跟大家分享一篇利用对抗学习技术来保护用户属性信息的同时能够得到精准推荐结果的文章，题目为《Privacy-Aware Recommendation with Private-Atribute...动机 推荐系统是帮助用户匹配与其兴趣相关的物品的关键应用之一。但是，恶意攻击者可以通过推荐系统推断用户的私人信息。...攻击者PAA试图根据用户的项目列表推断其私人属性信息；推荐器BPR的目的是在利用攻击者作为推荐的正则项的同时，挖掘用户的行为偏好。...通过利用最大最小博弈的方式，来达到推荐精度与用户隐私的平衡。 ?
之后将模型加载到流式计算中，对实时URL的访问用户进行内容推荐。整个流程只需要你写写SQL（做解析），弄弄配置就搞定。...streaming.name test \ -streaming.platform spark \ -streaming.job.file.path file://tmp/strategy.v2.json 推荐预测...接着我们要给指定的用户进行推荐。...recommendUsersForProductsNum 表示对每个用户推荐多少内容。...在流式计算中进行数据推荐 参看 als-streaming-predict,将所有的包名前缀从 streaming.core.compositor.spark 转换为 streaming.core.compositor.spark.streaming
对话式推荐能够通过向用户提问来快速获得用户兴趣，而汤普森采样能够保持探索-利用的平衡，这两点均有助于系统尽快地探索到冷启动用户的兴趣并利用已有知识进行推荐。 ?...如何做到探索-利用的平衡。在推荐系统中，探索（Exploration）是指去主动寻找未知的用户潜在的兴趣；利用（Exploitation）是指根据已有的经验去估计用户当前的兴趣并做出推荐。...由于缺乏用户行为历史数据，在为冷启动用户做推荐时保持探索和利用的平衡尤为重要——我们既要尽快探索用户对不同商品的兴趣，又要尽可能利用当前已经获得的知识来做出合适的推荐。...方法介绍 文章提出了一个统一的框架 ConTS，把物品和属性建模到一个空间中，利用改进的汤普森采样算法 [1] 保持探索和利用的平衡，并使用一个统一的打分函数来统一解决对话式推荐中的三个核心问题。...结论 如何为冷启动用户做推荐是学术界和工业界研究的热点问题之一。这篇论文利用对话式推荐结合汤普森采样的方式，提出了一个融合物品和属性的统一模型来解决该问题。
一个完整的推荐系统的组成必须包括三个要素：用户模型、推荐对象模型、推荐算法。其中推荐算法是推荐系统的核心。目前，较成熟的推荐算法主要有：基于协同过滤的推荐、隐含语义模型、基于图模型的推荐、组合推荐等。...本文将为大家介绍如何利用 Milvus 搭建基于图的推荐系统。...| 系统搭建 系统介绍 接下来将介绍如何利用 Milvus 搭建基于图的推荐系统，如下图所示，系统主要包含数据预处理、PinSage 模型、数据加载、查询和系统推荐： 1....本文利用 MovieLens 数据集中用户看过的电影记录来构建一个具有分类特征的结构图：users-movies 二分图 g。...而本文利用 MovieLens 数据集构建 users-movies 二分图，再利用 DGL 开源包结合 PinSage 模型生成电影的特征向量，再将此特征向量加载至 Milvus 特征向量相似度搜索引擎
可以防止：恶意破解密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上用验证码是现在很多网站通行的方式，我们利用比较简易的方式实现了这个功能。...简单型 上面不用处理直接可以用OCR识别技术(利用python第三方库--tesserocr)来识别。 背景比较糊 经过灰度变换和二值化后,由模糊的验证码背景变成清晰可见的验证码。...容易迷惑人的图片验证码 对于在这种验证码,语言一般自带图形库,添加上扭曲就成了这个样子,我们可以利用9万张图片进行训练,完成类似人的精准度,到达识别验证码的效果 短信验证码 用Webbrowser技术，...计算题图片验证码 把所有可能出现的汉字都人工取出来，保存为黑白图片,把验证码按照字体颜色二值化，去除噪点,然后将所有图片依次与之进行像素对比,计算出相似值,找到最像的那张图片 滑动验证码 对于滑动验证码,我们可以利用图片的像素作为线索...图案验证码 对于这种每次拖动的顺序不一样,结果就不一样,我们怎么做来识别呢利用机器学习所有的拖动顺序,利用1万张图片进行训练,完成类似人的操作,最终将其识别 利用selenium技术来模拟人的拖动顺序,
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