【导语】:作者在上一篇文章《基于内容的推荐算法》中介绍了基于内容的推荐算法的实现原理。在本篇文章中作者会介绍一个具体的基于内容的推荐算法的实现案例。该案例是作者在2015年基于Erlang语言开发的相似视频推荐系统,从开发完成就一直在公司多个产品线中使用,该算法目前已经使用了四年。
伴随中国企业数字化转型大提速,2020年5月13日下午,国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议,正式把数字化转型提到国家政策层面。发展数字化转型就避免不了要和数据打交道,数据治理的核心是元数据管理。元数据驱动数字化转型成为趋势,而随着业务系统体量逐渐扩大,对元数据管理、分析提出了新的挑战。及时性、可靠性、可视化等等方面提出了新的要求。
模糊查询 Mysql实现模糊查询 最简单的是LIKE关键字, 如 SELECT * FROM `content` WHERE `topic` LIKE '%地球%'; 而当然也可以使用LOCATE(),POSITION()等内置函数来实现. 不过 这种模糊查询都存在一定的局限性. 举个🌰: 记录为: 你好,我的世界, 此时通过关键词你好世界 便无法搜索到. 如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定
以前我曾疑惑,对于非结构化的内容,如一张图片或一段视频,如何实现搜索呢?图片或视频作为二进制文件,我们如何将其转化为可搜索的数据并存储起来,然后在搜索时将其还原呢?
MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引的列中插入重复值和空值,纯粹为了查询数据更快一点。
只有字段的数据类型为char、varchar、text及其系列才可以创建全文索引。
有同学问:总会听到身边的大佬们谈到架构,感觉很高级,架构到底是一个什么样的东西呢?
今天下午下班去吃饭,吃完饭坐电梯上三楼,竟然被困在电梯里面了,当时的感觉还是很刺激的,电梯上升着,突然就掉下来了,像跳楼机一样,突出一个刺激,索性只掉了一层。。。然后由于是下班时间,修电梯的师傅打车来公司,修了半个小时才修好的,我们3个DBA在电梯里面困了一个半小时。困在电梯里的时候,大家在开玩笑说,这个时候要是出个线上的故障,那不得了啊,公司的中流砥柱们都困在电梯里了,哈哈哈。
想必各位开发者一定使用过关系型数据库MySQL去存储我们的项目的数据,也有部分人使用过非关系型数据库Redis去存储我们的一些热点数据作为缓存,提高我们系统的响应速度,减小我们MySQL的压力。那么你有听说过向量数据库吗?知道向量数据库是用来做什么的吗?
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库,里面包含各类教程、问答、案例等,知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题,本质是进行文本语义的相似计算,也就是语义匹配,我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务,例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
在数据分析和挖掘领域,我们经常需要知道个体间差异大小,从而计算个体相似性。如今互联网内容爆发时代,针对海量文本的相似识别拥有极大需求。本文将通过识别两段文本是否相似,来看看常见的相似算法,及线上落地方案。
随着信息技术的快速发展和数字化转型的加速,各种电子化应用正在走进人们的生活中,电子化身份验证也成为了日益普遍的需求。从现在生活中各种App、网站、电商平台等需要身份认证的场景来看,身份验证的确是十分重要的一环。但是,当前仍然存在着不少身份认证不可靠等问题。为了解决这些问题,近年来,实人认证API的出现,让电子化身份验证更加可靠。
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
随着数字化时代的迅猛发展,个人信息的安全性和隐私保护成为了当今社会中备受关注的话题。在这个背景下,实人认证API崭露头角,成为数字领域中的一项重要技术,为身份验证提供了全新的保障机制。本文将探讨实人认证API在身份验证中的角色,以及它在保护个人隐私和安全性方面的重要作用。
要计算两篇文章的相似度,可以使用自然语言处理技术,对两篇文章的内容进行分析,并计算它们之间的相似度。具体实现方式如下:
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具,使用过程中遇到如下问题:
豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据,再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面(GUI)进行交互,封装成电影推荐软件,针对数据集中的用户推荐相关电影。
数据工厂,是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台,同时能够管理所有的数据库的备份方案。
最近要着手数据质量管理工作了,先想一些脚本来玩玩。 1、计算数据库表的相似度 计算表和表之间字段的相似度,当然如果字段的中文备注齐备的话,通过自然语言处理也可以计算字段之间的相似度。主要目的是为了定位系统中重复建设的表,可以考虑后续优化。 2、查询表所依赖存储过程 代码可以通过两种方法进行,建议采用第一种,不过第二种可找到无效的存储过程。 代码示例 #计算数据库表相似度 SELECT a.table_name, d.target_table, a.col_total,
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景
1. 通过 TIRG(Text Image Residual Gating)模型将图片特征和文本特征转化为多模态特征向量。
以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑,单个人精力有限,有的人擅长工程实践,有的人擅长算法模型,所以得需要找到一个中间衔接点,这个点就是 "Elasticsearch”
现在,社交媒体、电商网站以及短视频应用源源不断地产生大量多模态数据。这些数据包含了自然语言、视觉信号、声音信号等多种类型。由于单一模式的数据分析已经不能满足日益复杂的查询需求,如何高效利用这些多模态数据变得至关重要。
主表中的外键是另一张表的主键。 候选键:除了主键以外的都是候选键。 要想能快速查找某一条你想要的数据,必须要要创建主键(一般在开始创建表的时候就会设置)。
在实际生产生活中,我们经常会遇到别人问我们问题,而且这个问题是常见的,那么我们就会感到很烦躁:为啥总有人问相似的问题?再仔细冷静一下:我们可不可以做一个机器人,他可以自动回答一些问题?今天本文,就通过简单的方法,在SCF上部署一个问答机器人/智能客服,来为各位有需求的小伙伴,解决实际问题,当然,这篇文章也算是抛砖引玉。一方面,扩展一下大家使用SCF的思路,另一方面温故一下如何打包的方法,最后也尝试使用新的触发方法:云API触发。
所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
参考资料:https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
摘要:本篇主要分享了参加公司小布助手知识问答的比赛优化实践记录。首先介绍了背景,通过官方提供的三个数据集介绍了赛题并抽象成NLP相关的任务;然后重点介绍了比赛过程中的优化实践记录以及效果提升情况,分别从无监督学习、有监督学习和两阶段模型来优化小布语音助手知识问答比赛。这里把自己参加比赛的各种尝试以及思考分享出来,对语音助手知识问答项目感兴趣的小伙伴可能有帮助。
针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。
许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配(Semantic Textual Similarity,如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配)、文本向量检索(Dense Text Retrieval)等任务。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析:
milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。ANNS 的核心思想不再局限于返回最准确的结果,而是仅搜索目标的邻居。 ANNS 通过在可接受的范围内牺牲准确性来提高检索效率。
ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词,然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分,从而找到与搜索语句相似的文本,其本质上是一种 term-based(基于词)的搜索。
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等,并且,在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
根据用户特征,重新排序热度榜,之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分,为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
在搜索业务上摸爬滚打3年,使用的Es版本也从1.x升级到了5.x,扮演的角色也逐渐从Es的使用方变为维护方,这里大致汇总了使用Es过程中踩的一些坑以及一些注意事项,也会穿插一下我们的解法。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用,是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长,对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下进行相似度计算会引入大量的网络开销,导致性能低下。我们借助于Spark对内存计算的支持以及图划分的思想,大大降低了网络数据传输量;并通过在系统层次对Spark的改进优化,使其可以稳定地扩展至上千台规模。本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例,通过实验对比,我
已经和mysql建立好了关联,可以查询和更新mysql的数据量,接下来就是进阶的使用方式了
回顾自己过去的5年,从一名后端开发工程师,自我摸索、学习、探究,成为一名搜索开发工程师。复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段,可简要概括为:(1)关键词搜索、(2)相关性搜索、(3)探索式搜索。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下,返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
最近,由于工作需要,需要对爬虫爬下来的网页数据进行相似度去重。 那么问题来了,为什么要去重? 爬虫采集的数据可能来自各个网站,比如一个热门新闻,可能网易,搜狐,新浪,都有转载报道,如果不做任何措施,那么存储到库里就是3条数据,当然这仅仅是一个例子,假如,你有几TB或PB的数据,如果还这样,那么你的库可能有30%都是大量的重复数据,这些重复数据,一般不会给你带来任何价值,而且会占用大量的存储空间,查询和计算性能。所以这些然并卵的数据,还是需要考虑一下去重删减的步骤。 其实去重是一件说复杂也非常
前言:全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。例如,假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase,每个文档包含以下字段:
亮点:Tencent Cloud VectorDB支持Embedding,免去自己搭建模型的负担(搭建一个生产环境的模型实在耗费精力和体力)。
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