读者提问：有哪些好用的测试用例管理工具？ 阿常回答：这个问题我从三点回答 1、为何要采用测试用例管理工具； 2、有哪些常见的测试用例管理工具； 3、如何来选取测试用例管理工具。...一、为何要采用测试用例管理工具 以前我们用 Excel 来维护测试用例，产品发布前把 Excel 里的用例过一遍，这样做似乎是可行的。...通过 Excel 维护用例，我们遇到的挑战： 1、多人协作，用例没有统一存放地点 2、项目迭代，用例如何保证常用常新 3、用例设计，如何方便复用基础用例 二、市面上常见测试用例管理工具 Testhub...三、如何来选取测试用例管理工具 主流的测试用例管理工具（Testhub、Jira、禅道、TAPD）各有优缺点。 如果团队无特殊需求，可以任选其一。 如果有特殊需求可以尝试定制化或自研。
读者提问：有哪些好用的测试用例管理工具？阿常回答：这个问题我从三点回答1、为何要采用测试用例管理工具；2、有哪些常见的测试用例管理工具；3、如何来选取测试用例管理工具。...一、为何要采用测试用例管理工具以前我们用 Excel 来维护测试用例，产品发布前把 Excel 里的用例过一遍，这样做似乎是可行的。...通过 Excel 维护用例，我们遇到的挑战：1、多人协作，用例没有统一存放地点2、项目迭代，用例如何保证常用常新3、用例设计，如何方便复用基础用例二、市面上常见测试用例管理工具Testhub、Jira、...三、如何来选取测试用例管理工具主流的测试用例管理工具（Testhub、Jira、禅道、TAPD）各有优缺点。如果团队无特殊需求，可以任选其一。如果有特殊需求可以尝试定制化或自研。
对于文字类产品的推荐，基于关键词的实现方式，目前还是主流；但在电子商务，智能阅读推荐，商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意，这也就有了协同推荐过滤系统。...所谓协同推荐，很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足，把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。...； 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。...根据实现机制物理载体划分，以上两类协同推荐系统可以分为：内存型 和 模式型的协同推荐。...推荐阅读：协同过滤(Collaborative Filtering)
在当今资讯大爆炸的今天，我和身边的许多好友都遇到了信息过载与交流不便的困难，越来越多的企业和个人都在使用档案协同工具进行信息管理。...效率是与日俱增的，就像我们从一开始就淘汰了纸笔，转而选择了计算机，文档协同工具也逐渐流行起来。为什么要推广文档合作？...但是，对于许多人来说，文档协同工具的应用也许会让他们觉得很麻烦，至少有5位朋友向我请教怎样选择工具，而每一次都要重复一次同样的对话。...2.是否有试用免费的试用，可以让团队成员对工具进行全方位的测试和理解，从而决定是否值得购买。因此，在进行选择的时候，采购者或者挑选者必须尽可能地去想那些提供免费或免费版本的工具。...以上就是我个人觉得，比较优秀的协作工具，适合中小型团队，如果你们有其他的协作工具，欢迎给我留言推荐。
前言 作为推荐系统 这一系列的第二篇文章，我们今天主要来聊一聊目前比较流行的一种推荐算法——协同过滤； 当然，这里我们只讲理论，并不会涉及到相关代码或者相关框架的使用，在这一系列的后续文章，如果可能，...协同过滤是什么 顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。...基于物品的协同过滤算法 这种算法给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。...基于用户的协同过滤 原理 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。 实现步骤： 找到和目标用户兴趣相似的用户集合。 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。...推荐结果不具有可解释性，我不知道推荐给你的这个物品是什么，我只知道，你的朋友都在用 对于用户比较庞大的公司，计算用户相似度会比较麻烦 基于物品的协同过滤 上面讲完了 基于用户的协调过滤，那么我们成热打铁把
CF协同过滤算法 求解评分矩阵的一种典型方法是：ALS，在spark-mllib库中有实现好的api； ? ?...CF协同过滤算法推荐实战 数据加工 从各类数据中，计算出每个用户对它所接触过的物品的评分，整成如下格式： 用户id， 物品id， 评分 U001 p0001 8 U001 p0020...doit_recommend\\data\\als\\sample_movielens_ratings.txt") .map(parseRating) .toDF() // 划分训练数据与测试数据集...model.setColdStartStrategy("drop") // 针对测试数据集进行模型预测 val predictions: DataFrame = model.transform...top10个物品 val userRecs: DataFrame = model.recommendForAllUsers(10) // 为每个物品推荐top10个用户 val movieRecs =
本文旨在对经典的协同过滤推荐算法进行总结，并通过 Python 代码实现深入理解其算法原理。...目录: 基于内存的协同过滤推荐 userCF itemCF 基于模型的协同过滤推荐 经典SVD FunkSVD BiasSVD FISM SVD++ 基于内存的协同过滤推荐 基于内存的协同过滤算法是推荐系统中最基本的算法...基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法。 为了描述简便，下面的算法讲解都是基于我们常见的 topN 推荐场景，而不是评分预测场景。...（User CF） 基于用户的协同过滤推荐，一句话概括就是，给用户 A 推荐与其兴趣相似的朋友们喜欢而用户 A 还没听说过的物品。...基于模型的协同过滤推荐 在经典的推荐算法中，除了基于邻域的 ItemCF 和 UserCF，提的最多的就是隐语义模型和矩阵分解模型。
目前用的比较多、比较成熟的推荐算法是协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）推荐算法，CF算法分为两大类，一类为基于memory的（Memory-based），另一类为基于Model...基于用户(User-based)的协同过滤推荐算法原理和实现 基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。...整个过程可以用一张图简单的如下： 优点 以使用者的角度来推荐的协同过滤系统有下列优点: 能够过滤机器难以自动内容分析的资讯，如艺术品，音乐等。...缺点 虽然协同过滤作为一推荐机制有其相当的应用，但协同过滤仍有许多的问题需要解决。...基于物品(Item-based)的协同过滤推荐算法原理和实现 item based collaborative filtering称为基于物品的协同过滤算法，简称Item CF，是目前业界应用最广的算法
1、什么是协同过滤 在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。...一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。...在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。...推荐物品 首先需要从矩阵中找出与目标用户 u 最相似的 K 个用户，用集合 S(u, K) 表示，将 S 中用户喜欢的物品全部提取出来，并去除 u 已经喜欢的物品。...对于每个候选物品 i ，用户 u 对它感兴趣的程度用如下公式计算： 其中 rvi 表示用户 v 对 i 的喜欢程度，在本例中都是为 1，在一些需要用户给予评分的推荐系统中，则要代入用户评分。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用图模型做协同过滤的方法，包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法。现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结。 1. ...SimRank推荐算法的图论基础 SimRank是基于图论的，如果用于推荐算法，则它假设用户和物品在空间中形成了一张图。而这张图是一个二部图。...对于我们的推荐算法中的SimRank，则二部图中的两个子集可以是用户子集和物品子集。而用户和物品之间的一些评分数据则构成了我们的二部图的边。 ? 2. ...SimRank推荐算法思想 对于用户和物品构成的二部图，如何进行推荐呢？...SimRank小结 作为基于图论的推荐算法，目前SimRank算法在广告推荐投放上使用很广泛。而图论作为一种非常好的建模工具，在很多算法领域都有广泛的应用，比如我之前讲到了谱聚类算法。
质量管理 集成缺陷管理、测试用例管理和测试任务管理。 支持DevOps 集成Jenkins、Git、Gitlab等，工具无缝衔接。 文档管理 方便的跟踪产品和项目过程中产生的文档。...提供一个简单、漂亮的项目管理工具。 官方地址：https://www.taiga.io/ 缺点：免费版支持用户数量很少。
推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1....目前绝大多数实际应用的推荐算法都是协同过滤推荐算法。 ...协同过滤推荐概述 协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。...一般来说，协同过滤推荐分为三种类型。...一般对于小型的推荐系统来说，基于项目的协同过滤肯定是主流。但是如果是大型的推荐系统来说，则可以考虑基于用户的协同过滤，当然更加可以考虑我们的第三种类型，基于模型的协同过滤。
什么是协同过滤 协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。...协同过滤是迄今为止最成功的推荐系统技术，被应用在很多成功的推荐系统中。电子商务推荐系统可根据其他用户的评论信息，采用协同过滤技术给目标用户推荐商品。 协同过滤算法主要分为基于启发式和基于模型式两种。...启发式协同过滤算法主要包含3个步骤： 1）收集用户偏好信息； 2）寻找相似的商品或者用户； 3）产生推荐。 “巧妇难为无米之炊”，协同过滤的输入数据集主要是用户评论数据集或者行为数据集。...2.基于项目的协同过滤 以用户为基础的协同推荐算法随着用户数量的增多，计算的时间就会变长，所以在2001年Sarwar提出了基于项目的协同过滤推荐算法(Item-based Collaborative...3.产生推荐结果 以项目为基础的协同过滤不用考虑用户间的差别，所以精度比较差。但是却不需要用户的历史数据，或是进行用户识别。
一、概述 上节课我们详细介绍了基于用户的协同过滤算法（User-CF）的原理以及实现代码协同过滤推荐算法（一），本节课我们继续介绍协同过滤算法的另外一个常用算法—基于物品的协同过滤算法（Item-CF）...二、基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法（Item-CF，下面简称Item-CF算法）与User-CF类似，协同过滤算法的核心在于找相似性。...T恤的话，最适合推荐的就是优衣库，其次是韩都衣舍和ONLY，李宁相对不适合推荐。...三、总结 到这里协同过滤的两种常用的算法User-CF以及Item-CF就全部介绍完了，当然最近两节课都主要在介绍协同过滤推荐算法的相似性原理以及计算，而衡量相似性的方法有很多，这里只是简单用余弦相似性进行说明...不过老shi还是希望大家能从这两节课中学有所获，真正掌握协同过滤推荐算法的基本原理。如果喜欢老shi的文章，可以分享、收藏、点赞加关注，感谢大家的支持！
上节课我们简单介绍了推荐系统的总体框架思路，从本节课开始我们将对推荐系统中的核心算法进行详细讲解。在目前主流的推荐算法中，使用最多也是最经典的，当属协同过滤算法！...1、什么是协同过滤 首先，我们还是简单介绍一下，什么是协同过滤。所谓协同过滤，它的基本思想是根据用户历史的喜好或者与目标用户兴趣相近的其他用户的选择来给目标用户推荐物品。...也就是协同过滤中两种非常常用的算法：基于用户的协同过滤算法（User-CF）以及基于物品的协同过滤算法（Item-CF）。...2、基于用户的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法（下面简称User-CF算法）简单来说就是给用户推荐与他兴趣相似的其他用户喜欢的物品，例如，我和小明兴趣相似，都喜欢数码产品，那么当我在电商平台搜索某个数码产品时...3、相似性度量 前面我们介绍过，协同过滤的基本思想是根据用户历史的喜好或者与目标用户兴趣相近的其他用户的选择来给目标用户推荐物品，那么用户的喜好可以从用户的历史行为，例如点击、购买、付费等信息中提取，也可以根据用户的基本属性
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读，并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。...向用户推荐巧克力是一个协同过滤问题 如何利用TensorFlow建立个性化推荐协同过滤模型 在本文中，我将通过如何使用TensorFlow’s Estimator API 来构建用于产品推荐的WALS协同过滤模型...最近，我的同事Lukman Ramse发表了一系列解决方案，详细介绍了如何构建推荐模型——阅读这些解决方案【1】，了解推荐的内容以及如何建立端到端系统。...这是进行协同过滤所需的原始数据集。很明显，你将使用什么样的visitorID、contentID和ratings将取决于你的问题。除此之外，其他一切都是相当标准的，你应该能按原样使用。...过滤 如果你向顾客推荐巧克力，那么推荐他们已经尝试过的巧克力是可以的，但如果你向用户推荐报纸文章，那么重要的是不要推荐他们已经阅读过的文章。
测试数据 http://grouplens.org/datasets/movielens/ #!.../python3 # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import time from texttable import Texttable # 协同过滤推荐算法主要分为...根据相邻用户，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表进行推荐 # 2、基于物品。...# 不同的数据、不同的程序猿写出的协同过滤推荐算法不同，但其核心是一致的： # 1、收集用户的偏好 # 1)不同行为分组 # 2)不同分组进行加权计算用户的总喜好 # 3)数据去噪和归一化 # 2、找到相似用户...格式为:{'电影ID',[A用户的评分,userId的评分]}，没有评分记为0 # 计算A用户与userId的余弦距离，越大越相似 # 3、根据相似度生成推荐电影列表 # 4、输出推荐列表和准确率
本文介绍了一种较基础的推荐算法，协同过滤Collaborative Filtering。基于用户购买的历史商品推荐--物品协同过滤；基于用户相似用户购买物品的推荐--用户协同过滤。...ABTest，当Offine的算法指标不低于基线，可以用一部分信息流作为测试，运行一段时间后，将统计这段信息流和整体指标的差异，判断新算法的好坏。 三、工业界落地场景 信息流。...根据Sij（协同矩阵）进行打分。...新物品、新用户推荐 UserCf，不能给新用户推荐，新用户没有行为，不能构建用户协同矩阵，无法根据相似用户给新用户推荐；新物品被一个用户行为，和这个用户相似用户会得到这个新物品推荐。...ItemCf，不能推荐新物品，该物品没有加入协同矩阵。可以给新用户推荐行为物品的相识物品。 推荐系统的可解释性 UserCf，基于相似用户推荐，很难说明相识用户的喜好 。
大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。...协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。...协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。...协同过滤的步骤是： 创建数据模型 —> 用户相似度算法—>用户近邻算法 —>推荐算法。 基于用户的协同过滤算法在Mahout库中已经模块化了，通过4个模块进行统一的方法调用。...而基于物品的协同过滤算法(ItemCF)过程也是类似的，去掉第三步计算用户的近邻算法就行了。 计算推荐 经过前期的计算已经得到了相邻用户和相邻物品，下面介绍如何基于这些信息为用户进行推荐。
/** * 此方法使用协同过滤算法，大概意思就是从数据库拿到所有的用户收藏和当前的用户收藏作为比对，找出和当前用户收藏夹最接近的一个用户， * 然后将那个用户的收藏中当前登录用户没有的展示给当前用户...method = RequestMethod.GET) public String getRecommendList(Model model, HttpServletRequest request) {// 协同过滤算法...这个集合的长度=所有用户收藏的歌曲的长度，所以说all集合的长度为10 // 创建用户推荐map，数据结构为 key:Integer 对应用户id value:List 对应一个广告的id集合 HashMap...getUser_id(); //第一次循环 userId=1 int movieid = all.get(i).getMovie_id(); // 第一次循环 movie_id=2 // 如果推荐...// 最大值就位两者之比 maxValue = ratio; // maxId = 当前循环的用户 maxId = key; } } } // 创建歌曲推荐列表
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