1 . 属性选择方法 : 树根属性选择的方法很多 , 这里介绍一种常用的方法 , 信息增益 ;
从公式中可以看出存货周转率是用来衡量一个期间内存货能周转几次，数值越大，库存的利用率越高。
摘要：本文主要介绍阿里的深度兴趣网络DIN模型。为了解决推荐领域中用户历史行为包含大量用户兴趣信息，但只有一小部分用户兴趣信息会最终影响用户点击行为的问题，阿里引入Attention机制提升相关商品的权重同时降低非相关商品的权重，最终实现对用户历史行为进行加权的目的。同时讲了DIN模型中其他具有借鉴价值的工程实践，包括自适应正则Regularization、自适应激活函数Dice和评价指标使用GAUC替代AUC。
评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。 更多推荐系统资源，请参考——《推荐系统那点事儿》 覆盖率 如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想推荐的商品池子，由于大部分电商都有一些脏数据或者自己定义了
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。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
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
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke，数据爱好者，主攻方向：数据分析，数据产品化。
在开始讲推荐算法之前，我们先简单了解一下推荐系统的架构，对算法在推荐系统中的定位有一个初步的认知；一个完整的推荐系统会包含特征工程、召回、过滤、兜底、重排、abTest三部分，其中召回和排序模块会用到算法模型。
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
经过近几年跨境电商ERP的开发，加上对跨境电商行业的业务积累，开发出一套适合中小跨境电商公司使用的ERP软件。欢迎选购。支持目前流行的各大电商平台，如速卖通、敦煌网、亚马逊、Shopee、Wish等。
本文这主要是用于会话推荐的推荐方法，该方法主要针对冷启动方面，提出了对应的解决方式。主要包含两个方面，分别是基于自注意力转换模式学习和基于聚类的元学习。
连续特征离散化可以使模型更加稳健，比如当我们预测用户是否点击某个商品时，一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为，有时候特征精度过高也可能是噪声，这也是为什么在LightGBM中，模型采用直方图算法来防止过拟合。
有赞作为一个商家服务公司，通过产品和服务，帮助互联网时代的生意人成功。在新零售的浪潮下，有赞零售为商家提供不同规模的门店和网店经营解决方案，帮助零售商家们快速进入新零售时代。
本文针对会话推荐方向，相较于关注序列中的单个商品，本文关注如何利用GNN从连续片段中捕获用户偏好。通过多粒度连续用户意图单元捕获用户兴趣，作者提出了多粒度意图异构会话图（MIHSG），它捕获了不同粒度意图单元之间的交互并减轻了长依赖的负担。此外，作者提出了意图融合排名（IFR）模块来组合来自各种粒度用户意图的推荐结果。
齐码，即尺码齐全。齐码率，即店铺有多少商品是尺码齐全的。这个指标对于零售业店铺有重大意义。
原文：https://pdfs.semanticscholar.org/943a/e455fafc3d36ae4ce68f1a60ae4f85623e2a.pdf
如图，最近在测试报表统计的时候，需要测试客单价，我需要先统计出商品的总额，然后再统计商品的订单总订单量，再将他们的数据相除
来源：1024深度学习 作者：冯超 本文长度为2600字，建议阅读6分钟 本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多挑战，而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成模型——Variational autoencoder，简称VAE。 1.1 生成式模型 前
本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像
编者按：本书节选自图书《深度学习轻松学》第十章部分内容，书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。 又双叒叕赠书啦！请关注文末活动。 本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多
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。
作为当今快速发展的技术之一，低代码平台为开发人员提供了更高效、更简便的工具和方法，以快速构建和部署应用程序。现在市面上的大部分低代码平台可以满足大部分日常的需求，但对于一些定制化并且低代码平台无法实现的需求，如何解决呢？最常见的方法就是对低代码平台的功能进行扩展（低代码插件）。因此，今天小编将以葡萄城的企业级低代码开发平台——活字格为例为的大家介绍如何使用C#编写一个低代码插件。
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
EE是推荐系统中不变的话题，我们需要通过探索用户的兴趣来避免进入闭环，增加推荐系统的多样性和个性化，因此需要在探索和利用之间做权衡。
本文分享的论文题目是《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》
商家根据参与预售缴纳定金的数量,了解到消费者对产品的欢迎程度,从而决定生产/进货的数量,避免出现库存堆积的情况。并且,通过预售中的阶梯优惠功能,让消费者主动分享,达到推广宣传传品的目的
阅读建议：本文偏干货类文章，对于从事数据分析同学，建议整段时间完整阅读；对于数据分析爱好者，可考虑直接阅读案例分析。
身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。
, 整体的联合概率是通过乘法法则计算的 , 这样会抹去其它属性的信息 , 即使其它属性的权重很大 , 整体概率也会成为
最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155142.html原文链接：https://javaforall.cn
KNN算法属于有监督的学习算法，它的中文名称为K最近邻算法，同样是十大挖掘算法之一。它与很多其他的监督算法不同，属于“惰性”学习算法，即不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。
对推荐结果的评估一直都是十分重要的环节，一个推荐算法或者说排序的优劣直接体现在这些评估指标上。具体地，有三种方式，分别是产品数据层面、机器学习算法层面、用户体验层面。
在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识，可能有的同学忘记了 ，一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解，我们可以先使用平均数来看，它们的平均数都是50，无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况，我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后，再取平均值。
为了解决上述问题，本文提出CDR，提出利用协同过滤动态路由机制去噪并挖掘不同意图之间的关系，同时利用课程学习，从易到难，并且在标签级别去噪。
1、科学可视化主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，或许甚至还包括某种动态成分。
1. Apriori算法的目的： 主要是用来挖掘关联规则，即从一个事务数据集中发现频繁项集并推出关联规则，其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理
通过本文学习，可以获得以下目标： 1）了解BANNCOR协议的基本原理； 2）通过举例熟悉BANNCOR算法的效果。
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另
前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的 不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配， 机器学习等岗位基本面向的是博士）等会
键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 下面是在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 下面是在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。 实际上在面试过程中，懂这些算法的基本思
本文由CDA作者库成员Charlotte原创，并授权发布。 原文：http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5392052.html?from=timeline&isa
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）
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