0.一些碎碎念 从4月中旬开始，被导师赶到北京的郊区搬砖去了，根本就没有时间学习看书，这个时候才知道之前的生活是多么的幸福：每天看自己想看的书，然后实践一下，最后写博文总结一下，偶尔还能去跑个步，游个泳。想找实习的计划也泡汤了，这个项目最早要到七月中下旬才能结束，只能自己挤时间学习了。 逝者如斯夫，不舍昼夜。 1.基于物品的协同过滤算法简介 如今网上信息泛滥，想要在里面找一条适合自己的信息的成本真的有点高，所以就有了推荐系统。于用户而言，推荐系统能够节省自己的时间；于商家而言，推荐系统能够更好的卖出自己
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。
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你不能比较苹果和橙子。或者你可以吗？像 Milvus[3] 这样的向量数据库允许你比较任何你可以向量化的数据。你甚至可以在你的 Jupyter Notebook[4] 中做到这一点。但是 向量相似性搜索[5] 是如何工作的呢？
之前朋友说有同学在面字节算法实习时让复现DeepFM算法（包括训练），然后就懵了。因此最近在整理传统推荐算法的一些内容时，大概是这样的：
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，我们可以将我们的所有理论知识整合一下，实践一个 推荐系统的 实战。
随着计算机领域技术的高速发展，电子商务时代的普及，个性化的推荐系统深入生活应用的各个方面。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。而协同过滤推荐是个性化推荐系统应用最为广泛的技术，协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐和基于模型的协同过滤推荐。
提到推荐系统，很多人第一反应就是协同过滤，由此可见协同过滤与推荐系统的关系是有多么紧密。这里介绍下基于用户的协同过滤。
假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。
时至2020年，个性化推荐可谓风生水起，Youtube,Netflix,甚至于Pornhub，这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现，一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利，比如Amzon和Shopfiy等等，精准推荐用事实告诉我们，流媒体和商品不仅仅以内容的传播，它还能是一种交流沟通的方式。
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的原理和实现方法。
推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。
作者：ACdreamers 链接：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44672305 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织
虽然当下有一些相对直接的方法来计算图像相似度，比如测量像素上的差异（如FSIM, SSIM），但这种方法获得的相似性差异和人眼感知到的差异相去深远。
嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
推荐系统最有效的方法就是A/B test进行模型之间的对比，但是由于现实原因的局限，存在现实实时的困难性，所以，梳理了一些可以补充替代的指标如下，但是离线评估也存在相应的问题：
WordNet是NLP中常用的同义词词典，普林斯顿大学在1985年开发的；在NLTK模块中已经存在这个同义词词典
许多人把推荐系统视为一种神秘的存在，他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影，还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。
【新智元导读】本文作者最近就机器学习/深度学习的岗位面试了一圈大的互联网公司，而且基本上投的公司都给了offer。作者分享了他的面经，希望对nlp或者机器学习/深度学习感兴趣的朋友准备面试有点帮助。 一些面试的建议: bat三家都喜欢问大量的计算机基础知识，考察工程能力，b都喜欢问数据结构和leetcode，t问的比较随意但是很考察思维能力；（当然还是得看面试官） 对于像我这种非计算机班科出身的（数学统计），面机器学习算法的公司比较容易，面工程的公司比较难； 深度学习入门门槛很低，但是精通门槛很高，仍然很多
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。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
摘要：为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选，详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。 当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛
本文共计1463字，预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词 一、本质 NLP (Natural Language Processing)自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术 二、NLP用来解决什么问题 语音合成（Speech synthesis） 语音识别（Speech recognition） 中文分词（Chinese word segmentation） 文本分类（Text categorization） 信息检索（Information retrieval） 问答系统（Question
文本是由多种词性的字词通过系统的语法规则组成而成的 具有上下文语义的字词串。根据文本的定义，我们可以将文本的相似度分为两种：一，是文本包含字词的相似度；二，是文本内含语义的相似度。
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。
花了几天看了些做社交的好友推荐，现在很多App都有社交场景，本身就是做用户的场景，所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息，后来像优酷土豆这又是做视频类，网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些，有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App，包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好，具体原因就是都不是什么认识的人，活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖，这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户，他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说，还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样，突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》，这推的太给力了！一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。
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：
作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。 Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。 它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口
推荐系统实践 对于推荐系统，本文总结内容，如下图所示： 推荐系统.png 文章很长，你可以跳着看你感兴趣的部分。 一、什么是推荐系统 1. 为什么需要推荐系统 结论是，为了解决互联网时代下的信息超载问
基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）算法是目前业界应用最多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix、 Hulu、 YouTube，其推荐算法的基础都是该算法。本节将从基础的算法开始介绍，然后提出算法的改进方法，并通过实际数据集评测该算法。 1. 基础算法 基于用户的协同过滤算法在一些网站（如Digg）中得到了应用，但该算法有一些缺点。首先，随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难，其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。那么，它们是怎样猜透你的心的呢？
在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。
当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选。 余弦相似度的筛选方式 在实际应用中，我们为了找出相似的文章或者相似新闻，需要
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。
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
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推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务的一类应用。
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够对人类语言进行自动理解和生成。而shinyAPP则是一种构建交互式Web应用程序的快速、简单、灵活的方式。
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
文档相似度判断方法有很多种，比如说余弦相似度，ngram和著名的tf-idf方法去计算文本相似度。
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？
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