在推荐系统设计中，最关键的一个环节就是设计其背后的推荐算法，然后根据算法的预测为用推荐相关的条目，如商品、电影、电影、音乐等等。...本文针对推荐系统中的算法设计问题进行综述，介绍近二十年来主流的推荐算法所采用的基本方法和关键技术，同时分析推荐算法设计中常见的难题以及解决思路，最后简要总结当前国内外推荐算法研究中的热点方向。...一般的在线评估会采用A/B测试，即将用户分成两部分采用不同的推荐算法，然后通过两部分用户上评价指标的差异判断不同推荐算法的优劣。...三、常用推荐算法介绍 从推荐算法所利用的信息来看，目前常用的推荐算法主要可以分为三类：1）基于内容的推荐算法，主要通过对条目特征的相似性比较来推荐条目，如根据网页文本的相似性为用户推荐与其过去浏览的网页内容相似的新网页...由于同态加密算法对于原始推荐算法没有改变，所以最终并不会影响推荐的准确性。 * 基于多方安全计算的方法[22]。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统....推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据，不断训练和优化线下模型，继而为在线的用户推荐物品..."通过结合对话形式与推荐任务成为解决传统推荐问题的有效手段.对话推荐将对话系统实时交互的数据获取方式应用到推荐系统中，采用了与传统推荐系统不同的推荐思路，通过利用在线交互信息，引导和捕捉用户当前的偏好兴趣...，并及时进行反馈和更新.在过去的几年里，越来越多的研究者开始关注对话推荐系统，这一方面归功于自然语言处理领域中语音助手以及聊天机器人技术的广泛使用，另一方面受益于强化学习、知识图谱等技术在推荐策略中的成熟应用....本文将对话推荐系统的整体框架进行梳理，将对话推荐算法研究所使用的数据集进行分类，同时对评价对话推荐效果的相关指标进行讨论，重点关注于对话推荐系统中的后台对话策略与推荐逻辑，对近年来的对话推荐算法进行综述
推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息： · 热门的商品或者新闻 · 详细的用户画像信息 · 用户历史购买或者阅读等行为信息 · 社会化关系 推荐算法分类 2 1.基于流行度的算法...基于流行度的推荐算法比较简单粗暴，主要是对热点商品或者信息推荐。...5.基于模型的算法 基于模型的方法有很多，主要是使用常用的机器学习算法对目标用户简历推荐算法模型，然后对用户的爱好进行预测推荐以及对推荐的结果打分排序等。 基于模型的算法特点十分明显：快速、准确。...6.混合算法 真正的现实应用中，其实基本上很少会使用单一的推荐算法去实现推荐任务。因此，大型成熟网站的推荐系统都是基于各种推荐算法的优缺点以及适合场景分析的情况下的组合使用的“混合算法”。...后续文章我会详细地介绍各种具体的推荐算法以及应用实战，敬请期待！
推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息： 热门的商品或者新闻 详细的用户画像信息 用户历史购买或者阅读等行为信息 社会化关系 推荐算法分类 1 基于流行度的算法 基于流行度的推荐算法比较简单粗暴...存在热门项目容易被过度推荐的问题。 4 基于协同过滤的推荐 协同过滤是一种在推荐系统中广泛采用的推荐方法。这种算法基于一个“物以类聚，人以群分”的假设，喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣。...同基于用户的推荐相比，基于物品的推荐应用更为广泛，扩展性和算法性能更好。由于项目的增长速度一般较为平缓，因此性能变化不大。缺点就是无法提供个性化的推荐结果。...5 基于建模的算法 基于模型的方法有很多，主要是使用常用的机器学习算法对目标用户简历推荐算法模型，然后对用户的爱好进行预测推荐以及对推荐的结果打分排序等。 基于模型的算法特点十分明显：快速、准确。...6 混合算法 真正的现实应用中，其实基本上很少会使用单一的推荐算法去实现推荐任务。因此，大型成熟网站的推荐系统都是基于各种推荐算法的优缺点以及适合场景分析的情况下的组合使用的“混合算法”。
近年来，基于深度神经网络的推荐系统作为信息过滤技术取得了巨大成功。然而，由于完全从零开始训练模型需要足够的数据，因此基于深度学习的推荐方法仍然面临着数据不足和计算效率低下的瓶颈。...在本文中，根据三个独立的角度来进行了分类，包括推荐场景、元学习技术和元知识表示。图1展示了这一分类方法。 其中，推荐应用场景展示了"where"的作用，即展示了将元学习技术应用在了具体哪些推荐场景中。...在这一部分，具体关注在了冷启动推荐场景、点击率预估场景、在线推荐场景、兴趣点推荐场景、序列化推荐场景以及跨域推荐场景。这些场景的共性是存在数据稀疏等问题，因为很合理的将元学习技术应用于此。...另外，本文还根据推荐场景将目前主流的基于元学习的推荐方法进行了归类，并总结了其所利用的具体元学习的技术以及所使用的元知识表示形式。...冷启动推荐场景下的元学习技术总结 点击率预估场景下的元学习技术总结 在线推荐场景下的元学习技术总结 兴趣点推荐场景下的元学习技术总结 最后，本文给出了一些潜在的研究方向，包括任务过拟合问题、任务异质性问题
常见的推荐系统的推荐形式主要有三种：个性化推荐、相关推荐、热门推荐。高用户的满意度以及网站的点击率和转化率。常见的推荐系统的推荐形式主要有三种：个性化推荐、相关推荐、热门推荐。...个性化推荐：经常以“猜你喜欢”“发现”等形式在首页出现； 相关推荐：经常以“相关推荐”“看了又看”等形式放在内容详情页； 热门推荐：按照各类数据的统计结果进行推荐。...另一部分是有一些召回设计，比如热度或者语义相关的这些结果，仅考虑了item侧的特征，可以用粗排模型来排序跟当前User之间的相关性，据此来做截断，这样是比单独的按照item侧的倒排分数截断得到更加个性化的结果，最后是算法的选型要在在线服务的性能上有保证...2.3精排精排层，也是我们学习推荐入门最常常接触的层，我们所熟悉的算法很大一部分都来自精排层。这一层的任务是获取粗排模块的结果，对候选集进行打分和排序。...重排一般比较轻量，可以加入上下文感知能力，提升推荐整体算法效率。比如三八节对美妆类目商品提权，类目打散、同图打散、同卖家打散等保证用户体验措施。
作者 | CV君 来源 | 我爱计算机视觉（ID：aicvml） 今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文：Imbalance Problems in Object Detection: A...Review，作者详细考察了目标检测中的不平衡问题（注意不仅仅是样本中的不平衡问题）及其解决方案，是目标检测领域目前最新的也是非常独特的综述。...作者这个定义和总结非常全面，想想之前很多算法也是为了解决上述某一个不平衡问题。 主流目标检测算法的训练大致流程，与四种不平衡问题的示例： ?...作者又从方法的角度总结了这些解决不平衡问题的目标检测算法（请点击查看大图）： ?...，当然并没有完全被解决，作者在Github上建了项目，分类别跟踪相关技术发展： https://github.com/kemaloksuz/ObjectDetectionImbalance 这篇论文综述对该领域进行了详尽的调查
·算法改善： 领域的相似性可以通过改善使用的算法进行提高，因此，研究者会在未来的研究中努力改进跨领域推荐生成算法[Moreno et al. 2012; hang et al. 2012; Li et...六 不足之处 本文献综述试图对跨领域推荐系统的相关一级研究进行比较和分类，相关的二级研究有一些潜在的限制，然而，系统文献综述总的来说是值得去做的。...需要分析的文献多达94篇，所以我们的方法还是不能像有些系统文献综述那样为每篇文献提供相对质量评分。相反，我们使用了标签法去收集所有的一级研究并对其进行相同的分析。...为了完成这些提到的目标，我们使用了一系列系统文献综述方法，对相关文献进行收集，尽量减少偏差，同时公开过程和结果，接受批评。...根据系统文献综述的准则，我们提出了两个研究问题，即本文做出两个贡献，第一个是通过将普遍认可的领域、用户-项目重叠场景和推荐任务的定义进行重组，确定CDRS三要素的定义，并尝试根据三要素去理清CDRS研究的混乱之处
这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义，确定它们之间的通用特征，在已明确的定义框架下对研究进行分类，根据算法类型将同类研究进行组合，阐述现存的问题，推荐CDRS未来的研究方向。...在7种已定义算法类别中，基于因式分解的算法占了总数的37%，基于语义分析的算法占了6%。最终，我们总结出5种不同的未来研究方向。...在本文中，我们使用系统性文献综述方式去收集和分析一级研究的研究成果，使用普遍认可的评论方法去全面的展示CDRS研究，达到综述的目标。...三 研究目标和分类标准 本文的研究目标针对CDRS的三要素（领域、用户-项目重叠场景、推荐任务）和实验性属性（包括实现算法、存在的问题、未来发展方向），分析现存的跨领域推荐系统相关文献。...某些研究能覆盖领域、用户-项目重叠、算法实验、算法使用和现存问题，即CG1A，CG1B，CG1C，CG2A和CG3A。
纵览：视频理解算法经过了手工特征-> CNN -> Two stream ->3D卷积 ->Transformer的一步步演进，不断使模型具有更强的表征能力图片手工特征 -> CNN（Large-scale...Transformer自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法： 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
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等...推荐的算法有很多，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推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 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)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...推荐的算法有很多，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推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 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)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
相对定位算法可分为集中式和分布式（或分散式）。 在集中式系统中，所有机器人都将其数据报告给中央服务器。然后，中央服务器处理计算任务并将定位结果返回给所有机器人。...请注意，分布式相对定位算法不仅来自对集中式算法进行分区，而且通常需要额外的传感、通信、网络等设计。 起初，在没有全局定位信息可用的情况下，机器人的分布式相对定位依赖于相对观察。...分布式定位算法是机器人领域的新兴研究课题。如何设计高精度、高效率、高鲁棒性的分布式相对定位算法，仍然是一个悬而未决的研究课题。...在每种类型中，分析了不同的算法和系统设计。此外，我们发现SLAM作为近年来新兴的研究课题，也涉及大量的定位算法研究。 本调查对分布式多机器人SLAM算法进行了研究和分析。...详细介绍了每种类型的分布式相对定位算法。分析比较了每种分布式相对定位算法的优点和局限性。 · 研究了分布式定位算法中的关键问题，即定位子网组织、通信效率和分布式定位的鲁棒性。
数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ 各类预测模型 预测模型名称 适用范围 优点 缺点 灰色预测模型...RBF神经网络结构及其学习算法。...限幅平均滤波 一阶滞后滤波 加权递推平均滤波 消抖滤波 限幅消抖滤波 卡尔曼滤波 自适应滤波器 优化计算方法 名称 解决问题类型 参考链接 多目标优化 多优化目标优化、带约束优化问题、多指标优化 遗传算法...生物种群模型、博弈问题、调度优化问题 元胞自动机 森林火灾模型，生物生长模型 退火算法 衰减近似最优、随机->稳定问题 MinMax(最大最小值法) 调度优化问题 MinMin 调度优化问题...suffer 调度优化问题 蚁群算法 优化路径的概率型算法 拉格朗日乘数法 线性高阶函数优化 动态规划 水缸问题、丢手机问题、0-1背包、调度优化问题 BFS 广度最短路径问题 DFS 深度最短路径问题
另外一方面，物体检测/行人检测方面，算法提升也特别明显，有了很多很好的工作出现，比如Faster R-CNN和SSD。
为了提供对现有基于LLM的推荐系统的全面理解，本综述提出了一种分类法，将这些模型分为两大范式，分别是用于推荐的判别型LLM（DLLM4Rec）和用于推荐的生成型LLM（GLLM4Rec），其中后者是首次被系统地整理出来...据我们所知，我们的综述是第一个对推荐系统的生成大型语言模型进行最新和全面回顾的工作。 我们的综述主要贡献如下： 我们对当前基于LLM的推荐系统的状态进行了系统性的综述，重点是扩大语言模型的能力。...据我们所知，我们的调查是首个专门针对推荐系统的生成型大型语言模型的全面和最新的回顾。 我们的综述批判性地分析了现有方法的优点、缺点和限制。...5 发现 在本综述中，我们系统地回顾了大型语言模型在推荐系统中的应用范式和适应策略，特别是针对生成式语言模型。我们已经确定了它们在特定任务中改进传统推荐模型性能的潜力。...据我们所知，我们的调查是专门针对生成式LLMs在推荐系统中的首次系统且最新的综述，进一步总结了许多相关研究中提出的共同发现和挑战。
在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。 问题描述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。...评价一个人脸检测算法好坏的指标是检测率和误报率。我们将检测率定义为： ? 误报率定义为： ? 算法要在检测率和误报率之间做平衡，理想的情况是有高检测率，低误报率。...在人脸识别的流程中，人脸检测是整个人脸识别算法的第一步。 早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。...我们首先来看FDDB上各种检测算法的ROC曲线，接下来的介绍将按照这些ROC曲线上的算法进行展开。 ? 在2001年Viola和Jones设计了一种人脸检测算法[10]。...在VJ算法问世之后，较好的解决了近似正面人脸的检测问题。此后出现了大量改进方案，在深度学习技术出现之前，一直是人脸检测算法的主流框架。
具体算法细节将在下一章作详细介绍。 3.5神经网络算法 它是采用感知算法进行分类，在此种模型中，分类知识被隐式地存储在连接 的权值上，使用迭代算法来确定权值向量，当网络输出判别正确时。...比较著名的决策树算法是ID3算法以及它的后继C4.5、C5等。基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树的。...选举算法可以分为2个类型：Bagging(Bootstrap aggregation)算法和Boosting算法。 Bagging算法： 训练R个分类器fi，分类器之间其他相同就是参数不同。...，包括贝叶斯算法、向量距离测度算法、决策树算法、KNN算法、支持向量机、神经网络等。...其中KNN算法、决策树算法中的ID3算法和支持向量机会在第四章的中文文本分类的实验中得到应用。
以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的目标检测 (Detection) 算法综述。 其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列算法，按照时间顺序进行简要概述。...R-CNN 时间 2013 意义 鼻祖级CNN detector; 真正实现了“将检测任务转换为分类任务”; 检测算法的主流由传统模型转为CNN模型; CVPR2014。...创新点 通过将三个任务(特征抽取、分类、回归)整合到一个CNN里，检测算法从4-stage进入了2-stage时代； RoIPooling：简化和修正了SPP layer的设计，更好地保留了位置信息；...优点 FPN开销小，又能检测出小物体，因此成为了检测算法的标准组件。 缺点 顶层的feature map并没有享受到多少FPN的利好，依然是多语义信息但缺少位置信息，依然对检测大物体不利。...思考 Faster R-CNN将检测算法从4-stage进化到了2-stage，而Cascade R-CNN又将2-stage发展回了4-stage，可以算是一种螺旋式上升吧； 第一个将级联思想引入目标检测
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