这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉...什么是推荐系统？ 推荐系统是啥？...然而基于之前的算法，无论是用户评分还是书名的检索都不太好使，于是基于内容的推荐算法呼之欲出。 举个栗子，现在系统里有一个用户和一条新闻。...而由于新闻的时效性，系统也需要反复更新线上的数学模型，以适应变化。 2.5 混合算法 现实应用中，其实很少有直接用某种算法来做推荐的系统。...在一些大的网站如Netflix，就是融合了数十种算法的推荐系统。我们可以通过给不同算法的结果加权重来综合结果，或者是在不同的计算环节中运用不同的算法来混合，达到更贴合自己业务的目的。
序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： ? 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： ?...在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。 1. 什么是推荐系统？ 推荐系统是啥？...然而基于之前的算法，无论是用户评分还是书名的检索都不太好使，于是基于内容的推荐算法呼之欲出。 举个栗子，现在系统里有一个用户和一条新闻。...而由于新闻的时效性，系统也需要反复更新线上的数学模型，以适应变化。 2.5 混合算法 现实应用中，其实很少有直接用某种算法来做推荐的系统。...在一些大的网站如Netflix，就是融合了数十种算法的推荐系统。我们可以通过给不同算法的结果加权重来综合结果，或者是在不同的计算环节中运用不同的算法来混合，达到更贴合自己业务的目的。
一、算法描述 ALS ( Alternating Least Squares ) ,交叉最小二乘法。...1.原理 问题描述 ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。...与其他矩阵分解算法的比较 在实际应用中，由于待分解的矩阵常常是非常稀疏的，与SVD相比，ALS能有效的解决过拟合问题。 基于ALS的矩阵分解的协同过滤算法的可扩展性也优于SVD。...和搜索引擎相比的推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的需求。...简要分析 矩阵分解是推荐系统中非常重要的一种算法，它通过将用户对商品的评分矩阵（或者隐含数据），分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。
概述 DeepWalk算法是在KDD2014中提出的算法，最初应用在图表示（Graph Embedding）方向，由于在推荐系统中，用户的行为数据固然的可以表示成图的形式，因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统中的...算法思想 DeepWalk算法借鉴了word2vec算法的思想，word2vec是NLP中一种常用的word embedding方法，word2vec通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现关系，进而学习到词语的向量表示...DeepWalk算法与word2vec类似，使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。...RandomWalk RandomWalk是一种可重复访问已访问节点的深度优先遍历算法。...给定当前访问起始节点，从其邻居中随机采样节点作为下一个访问节点，重复此过程，直到访问序列长度满足预设条件，其算法思想如下所示： ?
作者：陈开江 天农科技CTO，曾任新浪微博资深算法工程师，考拉FM算法主管，个性化导购App《Wave》和《边逛边聊》联合创始人，多年推荐系统从业经历，在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。...Bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题，本文为你介绍基础的Bandit算法及一系列升级版，以及对推荐系统这两个经典问题的思考。...Bandit算法与推荐系统 在推荐系统领域里，有两个比较经典的问题常被人提起，一个是EE问题，另一个是用户冷启动问题。 什么是EE问题？又叫exploit－explore问题。...我们关注推荐的准确率，但是我们也应该关注推荐系统的演进发展，因为“推荐系统不止眼前的Exploit，还有远方的Explore”。 做Explore的方法有很多，Bandit算法是其中的一种流派。...COFIBA算法 基于这些思想，有人提出了算法COFIBA（读作coffee bar）[13]，简要描述如下： 在时刻t，用户来访问推荐系统，推荐系统需要从已有的候选池子中挑一个最佳的物品推荐给他，然后观察他的反馈
推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动。前者涉及到平衡准确和多样，后者涉及到产品算法运营等一系列。...Bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题，本文为你介绍基础的Bandit算法及一系列升级版，以及对推荐系统这两个经典问题的思考。...Bandit算法与推荐系统 在推荐系统领域里，有两个比较经典的问题常被人提起，一个是EE问题，另一个是用户冷启动问题。 什么是EE问题？又叫exploit－explore问题。...我们关注推荐的准确率，但是我们也应该关注推荐系统的演进发展，因为“推荐系统不止眼前的Exploit，还有远方的Explore”。 做Explore的方法有很多，Bandit算法是其中的一种流派。...COFIBA算法 基于这些思想，有人提出了算法COFIBA（读作coffee bar）[13]，简要描述如下： 在时刻t，用户来访问推荐系统，推荐系统需要从已有的候选池子中挑一个最佳的物品推荐给他，然后观察他的反馈
伙伴系统是常用的内存分配算法，linux内核的底层页分配算法就是伙伴系统，伙伴系统的优点就是分配和回收速度快，减少外部碎片。...算法描述: https://en.wikipedia.org/wiki/Buddy_memory_allocation http...这两个算法分配和回收复杂度都是logn，并且空闲内存必须是2^n个基本分配单位。 ...然后又看了一下linux4.8的buddy system实现，linux的buddy system主要进行page分配也是linux最底层的分配，其他的分配算法都是以这个分配为基础，在x86架构下一个page...linux对内存进行了分区包括低端内存区，高端内存区，dma区，而且还对numa架构做了很多处理，对页面也进行了分类，这些不是讨论的重点，现在主要是提取linux的buddy算法，只提取核心部分，可以在控制台下运行
根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。...先来先服务调度算法（FCFS） 按照各个作业进入系统的自然次序来调度作业。这种调度算法的优点是实现简单，公平。...其缺点是没有考虑到系统中各种资源的综合使用情况，往往使短作业的用户不满意，因为短作业等待处理的时间可能比实际运行时间长得多。...为了实现进程调度，应该具有如下三个基本机制 ① 排队器，为了提高进程调度的效率，事先应该将系统的所有就绪进程按照一定的方式排成一个或多个队列，以便调度程序能最快地找到它。 ...先进先出算法(FIFO) 按照进程进入就绪队列的先后次序来选择。即每当进入进程调度，总是把就绪队列的队首进程投入运行。 时间片轮转算法(RR) 分时系统的一种调度算法。
但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势...● 推荐系统的大概步骤，解决冷启动。。。 参考回答： 步骤：1）收集用户的所有信息。2）使用大数据计算平台对收集的信息进行处理，的到用户偏好数据。...5）采用专家标注 很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算物品相似度。这种情况下，很多系统都利用专家进行标注。...● 传统的机器学习算法了解吗 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）. 回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。...常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。 9）. 集成算法：集成算法用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。
| 作者：YBH | 链接：zhuanlan.zhihu.com/p/451353072 | 编辑：PaperWeekly 我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了...希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。...推荐系统的传统算法主要包括： 基于邻域的算法 隐语义模型 决策树模型 逻辑回归 01 基于邻域的算法 主要介绍了 user-based CF（协同过滤），item-based CF 的原理以及他们的对比...详细内容： 在推荐系统中，可以将是否点击一个商品看成一个概率事件，被推荐的商品无非两种可能性：1.被点击；2.不被点击。那么就可以将这个推荐问题转换成一个分类问题。...这里有用逻辑回归做电影推荐的 github 项目，有兴趣的小伙伴可以实操一下： https://github.com/LawsonAbs/MovieRecommend 这些传统算法的思想后续在深度学习应用到推荐系统中都有很多相关的模型
来源：Medium 编译：weakish 编者按：Statsbot数据科学家Daniil Korbut简明扼要地介绍了用于推荐系统的主流机器学习算法：协同过滤、矩阵分解、聚类、深度学习。...数据科学家需要根据业务的限制和需求，在各种推荐算法中选择最好的算法。 为了简化这一任务，Statsbot团队准备了一份现有主要推荐系统算法的概览。...聚类 前面两个推荐算法非常简单，比较适合小型系统。到目前为止，我们将推荐问题看作一个监督学习任务。现在到了应用无监督方法来解决这个问题的时候了。...根据《YouTube推荐系统的深度神经网络》，YouTube推荐系统算法包括两个神经网络：一个用于生成候选视频，另一个用于排名。如果你没有足够的时间阅读上面的论文，我这里有一个快速总结。...基于在线分数和离线分数考量算法质量。 仅使用历史数据的训练模型可能导向简陋的推荐系统，因为该算法不知道新的潮流和偏好。
前言： 近来在准备校招的笔试面试，复习到操作系统时感觉概念性的东西比较多，不过对于以下的几类算法还是有必要做个小小总结。...【作业调度算法】 先来先服务（FCFS, First Come First Serve）是最简单的调度算法，按先后顺序进行调度。...优先级算法（Priority Scheduling）是多级队列算法的改进，平衡各进程对响应时间的要求。...【页面调度算法】 1)最佳置换算法(OPT) 2)先进先出置换算法(FIFO) 3)最近最久未使用算法（LRU） 4)时钟置换算法（CLOCK） 情景模拟： 系统为某进程分配了3个物理块，页面的走向为：...7 0 1 2 0 3 0 4 2 3 .则各算法的缺页次数： 1）6 2）9 3）8 4）7 【磁盘调度算法】 1）先来先服务算法（FCFS） 2）最短寻道时间优先算法（SSTF） 3）扫描算法（SCAN
Jump Point Search算法（JPS算法） Jump Point Search算法的核心思想就是寻找到规划中的对称性Path并打破他们，从而避免扩展大量无用节点。...则弹出的关键节点应该为探索得到黄色节点的对角跳跃节点（下图蓝色节点） JPS 算法流程 JPS算法的伪代码同 A ∗ A^* A∗一样： L o o p i f q u e u e i s...，而JPS算法的邻居节点为跳跃所得的邻居。...∗ A^* A∗算法一样，对 f ( n ) f(n) f(n)进行排序，代价值小的先被弹出进行探索： 算法比较 在复杂环境下，JPS算法的效果远远超过 A ∗ A^* A∗算法： 这是因为JPS...算法能够减少加入Open List中的节点的个数，仅仅对关键节点进行探索。
1 ● 评测系统的设计 ● 【概览】 评测系统的设计是整个评测系统的灵魂，决定了整个评测系统该怎么做，而且对后续产品算法的走向都起到至关重要的作用。...在系统的设计过程中，我们目前的经验主要有评测指标、评测数据以及评测场景三个方面需要着重考虑。 【评测指标】 评测指标决定了我们要评什么，通常算法的指标有准确率、召回率、覆盖率、多样性、实时性等等。...【任务分发系统】 一些小量级的评测人工部署就好，但智能算法效果的评估往往评测数据量级都很大，这时就需要一个强大的系统来提升效率和减少人力成本。...综上所述，一个优秀的任务分发系统应具有极强的稳定性和较好可恢复性，同时最好还能借助智能算法更高效地分配任务。...3 ● 评测结果的分析 ● 【概览】 评测系统设计是灵魂，任务执行是躯干，那评测结果就是做的事了，最终还需要有一套完善的机制让评测结果能够成功推进智能算法的改进。
协同过滤算法是一种基于用户或者物品的相似度来推荐商品的方法，它可以有效地解决商城系统中的信息过载问题。...这一步需要根据一些评价指标，如准确率、召回率、覆盖率、多样性等，来评估推荐系统的效果，并根据反馈信息和业务需求，进行一些参数调整和算法优化，以提高推荐系统的性能和用户满意度。...在商城系统中，余弦相似度可以用于实现基于内容的推荐算法，即根据用户的历史购买或浏览行为，为用户推荐与其兴趣相似的商品。...五、冷启动问题 商城协同算法冷启动问题是指在商城系统中，当新用户或新商品加入时，由于缺乏足够的交互数据，导致协同过滤算法无法为其提供准确的推荐结果。...总结 到这里，本文所分享推荐算法在商城系统实践就全部介绍完了，希望对大家实现推荐系统落地有所帮助。
这里就不啰嗦了，直接贴代码，然后拿来运行就可以看到结果了,不过请注意该代码是基于 movelens 数据，所以想要运行你还得去下载一下这个数据，百度一下就有了噢 ALS算法也是spark提供的唯一的协同过滤推荐算法...，其基本原理类似与 LFM，基于矩阵分解的隐因子算法。
Datawhale干货 作者：知乎King James，伦敦国王大学 导读：广告和推荐算法的技术框架比较相似，却在很多公司中分属两个团队，两者的区别在哪里？...首先我们将问题再明确一下，我们是将 广告算法里面的推荐广告和 自然推荐结果里的推荐系统进行对比，因为广告算法里面还有“搜索广告”，搜索广告和推荐系统差异性就太大了，这里不做讨论。...其实推荐广告和自然推荐整体应用的算法和系统架构是差不多的，没有太大差异。基本上每一步双方都有，推荐广告唯一多的一步就是计费了。这一步自然推荐是没有的。...2.1 整体架构 不管是推荐广告，还是自然推荐，二者整体都还是推荐系统的架构，从召回、排序再到重排，最终前端展示等。一整套系统架构二者是一样的。...2.2 召回 召回层二者所使用的一些思路和算法也基本一样，比如针对不同用户群体构建不同的召回策略，多路召回等等。
电子商务的推荐系统 最著名的电子商务推荐系统应属亚马逊网络书店，顾客选择一本自己感兴趣的书籍，马上会在底下看到一行 “Customer Who Bought This Item Also Bought...以上为三项协同过滤发展上重要的里程碑，从早期单一系统内的邮件、文件过滤，到跨系统的新闻、电影、音乐过滤，乃至于横行互联网的电子商务，虽然目的不太相同，但带给使用者的方便是大家都不能否定的。...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。...4.根据相似度推荐物品 Mahout 实践 在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不同的数据源...针对推荐系统中的数据集来讲，用Spearman秩相关系数作为相似度量是不合适的。
随着人工智能的发展，我们现在各个产品线中都融入大量的智能算法，方便了用户的同时也给我们评价产品的具体效果带来了很大的困难。...这里就简单介绍一些我们在智能算法评测实践过程中的一些心得，主要会从评测系统的设计、评测的执行以及评测结果的分析三个方面展开，由于内容较多这篇文章我们重点阐述第一点。...评测系统的设计 评测系统的设计是整个评测系统的灵魂，决定了整个评测系统该怎么做，而且对后续产品算法的走向都起到至关重要的作用。...在系统的设计过程中，我们目前的经验主要有评测指标、评测数据以及评测场景三个方面需要着重考虑。 评测指标 评测指标决定了我们要评什么，通常算法的指标有准确率、召回率、覆盖率、多样性、实时性等等。...比如以前常见的Bad Case就是拿算法训练数据来评测，效果异常的好，但产品上线后用户的反馈很一般甚至很差；还有就是我们经常犯的错误，纯粹拿自己用户的数据来评测，这里很容易受到马太效应的影响。
PMF算法（Probabilistic Matrix Factorization）是现代推荐系统的基础算法之一。 ##问题描述 设有 N N N个用户， M M M部电影。...一个评分系统可以用 N × M N\times M N×M矩阵 R R R来表示。...除了推荐系统，这个模型也可以用来描述任意“成对”作用的系统。例如：由若干球队组成的联赛，两支球队间的历史比分即为 R R R的已知元素，需要预测尚未进行的比赛结果。这里 R R R是一个方阵。...实际上，由于系统噪音存在，不可能做出这样的完美分解，另外 R R R包含很多未知元素。...ΘU)+lnp(V∣ΘV)+lnp(ΘU)+lnp(ΘV) 类似地，可以给 Θ U , Θ V \Theta_U,\Theta_V ΘU,ΘV设定先验，轮流对参数和超参数使用梯度下降或者EM算法更新
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