最近读了项亮博士的《推荐系统实践》，在此对用户行为分析这章做一个总结。 用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...(2) 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。 ?...比如在购书网站上，当你看一本书的时候，推荐引擎 会给你推荐相关的书籍，这个推荐的重要性进进超过了网站首页对该用户的综合推荐。可以看到，在这种情况下，Item CF 的推荐成为了引导用户浏觅的重要手段。...参考 使用 LFM（Latent factor model）隐语义模型进行 Top-N 推荐 推荐系统实践
用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 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。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...(2) 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。 ?...比如在购书网站上，当你看一本书的时候，推荐引擎 会给你推荐相关的书籍，这个推荐的重要性进进超过了网站首页对该用户的综合推荐。可以看到，在这种情况下，Item CF 的推荐成为了引导用户浏觅的重要手段。...） 推荐系统实践 出处：https://www.zybuluo.com/zhuanxu/note/985025
一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的用户画像活动推荐系统，使用了协同推荐算法，包含了标签管理、活动档案、活动收藏、活动报名、活动留言模块，还包含系统自带的用户管理...该推荐系统前端使用了Vue.JS，采用MVVM的思想双向绑定界面和数据；后端采用了Java的框架SpringBoot，使用MyBatis整合MySQL数据库。...基于用户画像的活动推荐系统的功能性需求主要包含数据中心模块、兴趣标签模块、活动档案模块、活动报名模块、活动留言模块这五大模块，系统是基于浏览器运行的web管理后端，其中各个模块详细说明如下。...2.1 数据中心模块 数据中心模块包含了基于用户画像的活动推荐系统的系统基础配置，如登录用户的管理、运营公司组织架构的管理、用户菜单权限的管理、系统日志的管理、公用文件云盘的管理。...公用云盘管理模块，用于统一化维护基于用户画像的活动推荐系统中的图片，如合同签订文件、合同照片等等。
当用户连接MySQL服务器，执行查询时，需要验证用户身份，并验证用户权限，换句话来说，需要验证正确的用户身份，并验证用户的权限，决定是否允许用户连接服务器，执行相关查询。...授权：验证用户的权限，这是访问控制的第二步，适用于所有经过用户身份验证的连接，MySQL将决定用户可以执行什么操作，用户是否有充足的权限去执行该操作。...DBA可以通过mysql数据库的user表查看认证信息，每一行表示一个独立的用户账户。...默认的主机名为“localhost”，用于标识类Unix系统的socket连接，如果指定连接选项“--protocol=TCP”或者使用“-h 127.0.0.1”则通过TCP/IP进行连接。...远程连接 如果用户需要从一个远程客户端连接mysql服务器，需要在连接时指定客户端所在的主机名（不是MySQL服务器主机名，mysql.user表中的客户端名称）。
如果页面布局良好，大多数用户可以快速找到他们想要的内容。Netflix 表示，每次有人开始搜索，都被视为推荐系统的一次失败，因为这意味着人们在推荐系统中找不到任何想要观看的内容。...即使系统不能提供用户所搜索的内容，记录下该事件依然是有价值的。如果用户正在寻找电影，你就知道他对该内容感兴趣。有了这些信息，你的推荐系统可以推荐类似的内容。...大多数推荐系统都使用了评分，但那些用户评分通常会根据用户行为进行加权。评分对这些系统来说只是第一步。你想要的是采集用户的行为。 许多网站允许用户查看他们浏览、购买或使用过的内容。...他对推荐系统和机器学习很感兴趣。他所训练的推荐系统，为用户推荐合适的电影，为人们推送广告，甚至帮助律师找到判例法的内容。自2010 年以来，他一直从事大数据解决方案和机器学习方面的工作。...本书分为两部分，第一部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统的算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征，也就是用户的画像，推荐相关的内容。比如，给一个用户定位的画像是美妆达人，那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西，而不是推一堆零食。...内容推荐 比如新闻类的产品或者读书类的产品，根据用户的喜好不同，展现不同的内容。...另一种是从增量的数据中计算画像，然后对比旧的数据，考虑是否更新用户的画像。 以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。
从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户多兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....理论上推荐系统的产生就是解决该问题。 然而不幸的是，信息茧房问题随之而来，用户发现，经常是自己点击、购买了什么，淘宝等平台就推荐什么，体验较差。...ComiRec ComiRec[3]，可调控的多兴趣推荐框架，阿里于2020年发表在KDD。 我们将推荐系统形式化为一个序列推荐问题，旨在预测用户可能与之交互的下一个项目。...候选生成是推荐系统的一项关键任务，从两个角度来看，这在技术上具有挑战性。...一方面，推荐系统需要全面包含用户感兴趣的候选对象，而典型的深度用户建模方法会将每个用户表示为一个单一的向量，难以捕捉用户的不同兴趣。另一方面，为了实用性，候选生成过程需要既准确又高效。
1、数据集简介 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。 这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。...尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。...K个用户，用这K个用户的喜好来对目标用户进行物品推荐，这里K=10，下面的代码用来计算与每个用户最相近的10个用户： userMostSimDict = dict() for i in range(len...val += (ratingValues[user][j] * sim) userRecommendValues[i,j] = val 接下来，我们为每个用户推荐...，我们将推荐结果转换为二元组，这里要注意的是，我们一直使用的是索引，我们需要将索引的用户id和电影id转换为真正的用户id和电影id，这里我们前面定义的两个map就派上用场了： userRecommendList
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法，因此，标签成为了联系用户和物品的纽带。...因此，标签数据是反应用户兴趣的重要数据源，而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量，是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上，豆瓣无疑是这方面的代表。...而对推荐系统，我们定义它的新颖度如下： ?...为了提高推荐的准确率，我们可能要对标签集合做扩展，比如用户曾经用过“推荐系统”这个标签，我们可以将这个标签的相似标签也加入到用户标签集合中，比如“个性化”，“协同过滤”等标签。...图9 Jinni允许用户对编辑给的标签进行反馈 基于图的推荐算法 ---- 前面讨论的简单算法很容易懂，也容易实现，但缺点是不够系统化和理论化。
一、项目介绍 本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签...，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。...首先是系统的默认配置服务、MySql数据库配置、Redis数据库配置、邮件验证系统配置和Hadoop等配置。 邮件系统主要用于用户注册使用，若无邮件服务，可选择关闭，关闭后会直接提示验证码输入即可。.../spark.py ，即可每日自动处理离线数据，精准推荐，推荐方式同时包含基于电影内容（基于内容）、基于用户相似度（基于协同过滤）推荐的方式。后期如有兴趣的同学还可完善改为实时推荐。...管理系统登录页面 管理系统首页工作台 管理员管理数据界面 九、注意： 1.数据库需用5.6以上的mysql版本； 2.Python用3.7； 3.mysql字符集使用UTF-8； 4.user_usersbase
，进而提升召回和推荐的效果。...首先看一下看一看场景下，整个的推荐流程： 可以看到，整个推荐系统架构主要包含四部分，新闻画像层（news profile layer），用户画像层（user profile layer），召回层（recall...在用户画像层，对用户的基本画像特征和行为特征进行建模。...往期推荐！...推荐系统遇上深度学习(九十七)-[阿里]使用用户未点击行为增强序列推荐效果 推荐系统遇上深度学习(九十六)-[第四范式]考虑域内信息和多模块非线性融合的NON模型 推荐系统遇上深度学习(九十五)-[雅虎
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。 推荐系统是什么？...推荐系统是信息过滤系统的一个子类，它根据用户的偏好和行为，来向用户呈现他(或她)可能感兴趣的物品。推荐系统会尝试去预测你对一个物品的喜好，以此向你推荐一个你很有可能会喜欢的物品。...然而，基于用户的协同过滤在实现中存在一些以下问题： 用户偏好会随时间的推移而改变，推荐系统生成的许多推荐可能会随之变得过时。 用户的数量越多，生成推荐的时间就越长。...最后，考虑到没有用户能够改变系统中的物品，这种系统要更难于被欺骗或攻击。 基于内容的推荐系统 在基于内容的推荐系统中，元素的描述性属性被用来构成推荐。“内容Content”一词指的就是这些描述。...例如，当用户明确指出在一个特定的价格范围内寻找一个家庭住宅时，系统必须考虑到这个用户规定的约束。 推荐系统中的冷启动问题 推荐系统中的主要问题之一是最初可用的评价数量相对较小。
上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。...在我设计的推荐系统中，候选集的概念是不同类型的待推荐给用户的视频库，一个用户并不能看到某个候选集的全部，而是能够看到经过匹配算法处理完后的候选集的一部分。...推荐系统有个比较特殊的地方，就是好不好不是某个人说了算，而是通过一些指标来衡量的。比如点击转化率。 *** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。...流式计算对推荐系统的影响很大，可以完全实现 在推荐系统中，除了接口服务外，其他所有计算相关的，包括但不限于： 新内容预处理，如标签化，存储到多个存储器 用户画像构建 如短期兴趣模型 新热数据候选集 短期协同...推荐系统的体系结构 整个推荐系统的结构如图： ? Snip20161201_6.png 看起来还是挺简单的。
概括 工业界的推荐系统通常包括召回阶段和排序阶段。召回阶段我们根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。...Multi-interest Extractor 层：（本文重点） 输入：User行为序列的Embedding Features，即 Pooling层 结果； 输出：Interest Capsules，用户的多兴趣...User Embedding：User Id（例如：年龄，性别等）经过Embedding 后通过Concat 操作后作为用户侧特征输入； Item Embedding：Item Id（例如：Item Id...； （3.2）对所有的兴趣路由 ，计算 ，和 ； （3.3）迭代更新 ； 3.4 Label-aware Attention Layer 通过多兴趣提取器层，对用户行为序列...embedding 我们得到多个个兴趣Capsule 表达用户多样的兴趣分布，不同的兴趣Capsule表示用户兴趣的不同偏好。
写在前面 【推荐系统】专栏历史文章： 深入理解YouTube推荐系统算法 深入理解推荐系统：召回 深入理解推荐系统：排序 深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias 深入理解推荐系统：推荐系统中的...attention机制 深入理解推荐系统：特征交叉组合模型演化简史 作为【推荐系统】系列文章的第七篇，将以CIKM2020中的一篇论文“Search-based User Interest Modeling...本文的主要工作： 提出SIM建模长序列用户行为数据，两阶段的串行的机制设计使得SIM能够更好地建模lifelong序列行为数据； 介绍了在大规模工业系统中部署SIM的实际经验，SIM已经部署在阿里展示广告系统上...工业推荐系统和广告系统需要在1秒内处理巨量流量请求，需要CTR模型实时响应。serving耗时应该少于30ms。...在长期部分SIM的推荐且被点击的结果是显著高于DIEN的。这说明SIM真正更多的推荐出了用户偏向长期行为相关的结果，且用户进行了点击，侧面说明SIM相对更好的建模了长期兴趣。
这是一个非常特殊的问题，有以下几种情况可能需要更改现网用户的密码： 现在数据库密码被扫描到密码属于弱密码 内网安全管理机制要求 需要阻止某些业务连接到MySQL中 在MySQL8.0以前版本，给MySQL...MySQL 8.0之前的处理方法： 1....删除老用户： mysql>drop user 'user_name'@'172.168.0.%'; 通过一个变通的办法实现用一个新用户替代老用户，从而实现改用户密码的需求。...现在福利来了： 从MySQL 8.0.14版本开始，对于用户密码这块引入了一个新特性：一个用户支持同时有两个密码。 直接上操作： ? 上面同一个帐号两个密码都是可以登录成功。...通过这个特性对今后MySQL 8.0.14后的版本变密码流程就相对简单很多。 特别提示：想使用这个特性的用户需要具备MySQL8.0后的新权限：APPLICATION_PASSWORD_ADMIN。
过往的序列推荐或者行为序列建模，更关注的是在物品层面的偏好情况，而本文将重点放在物品属性之间的相关性上，建模用户在具体属性上的偏好，提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性，一起来看一下。...1、背景 本文关注的是用户关注列表的推荐问题，即在给定用户的历史交互行为的情况下，预测在用户关注列表中下一个时刻中最可能发生交互的物品。...该任务有两个重要的特点： 1）每次推荐只需要关注用户关注列表的偏好，而不是预测用户对所有物品的偏好，用户的关注列表的数据是非常稀疏的（大部分物品只出现过很少的次数），如果只使用物品ID对物品进行表示，容易导致模型的过拟合...2.1 Model Input 模型的输入主要包含两部分：用户历史行为序列和当前待推荐的物品。...2.4 Prediction Layer 最后的Prediction Layer用来预测用户对待推荐物品的点击概率，首先对待推荐物品经过Attention2D层转换得到的输出矩阵（维度为C*d）进行avg-pooling
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 什么是推荐系统？...没错，猜你喜欢、个性歌单、热点微博，这些都是推荐系统的输出内容。从这些我们就可以总结出，推荐系统到底是做什么的。...目的4：加深对用户的了解，为用户提供定制化服务 可以想见，每当系统成功推荐了一个用户感兴趣的内容后，我们对该用户的兴趣爱好等维度上的形象是越来越清晰的。...当有一名新用户或者新物品进入系统时，推荐将无从依据； 在一些item生存周期短（如新闻、广告）的系统中，由于更新速度快，大量item不会有用户评分，造成评分矩阵稀疏，不利于这些内容的推荐。...比如当推荐的内容里包含敏感词汇、涉及用户隐私的内容等等，就需要系统将其筛除；若数次推荐后用户依然对某个item毫无兴趣，我们就需要将这个item降低权重，调整排序；另外，有时系统还要考虑话题多样性的问题
序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。...什么是推荐系统 1. 什么是推荐系统？ 推荐系统是啥？...加深对用户的了解，为用户提供定制化服务 可以想见，每当系统成功推荐了一个用户感兴趣的内容后，我们对该用户的兴趣爱好等维度上的形象是越来越清晰的。...当有一名新用户或者新物品进入系统时，推荐将无从依据； 在一些item生存周期短（如新闻、广告）的系统中，由于更新速度快，大量item不会有用户评分，造成评分矩阵稀疏，不利于这些内容的推荐。...比如当推荐的内容里包含敏感词汇、涉及用户隐私的内容等等，就需要系统将其筛除；若数次推荐后用户依然对某个item毫无兴趣，我们就需要将这个item降低权重，调整排序；另外，有时系统还要考虑话题多样性的问题
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