基于神经网络的推荐算法,协同过滤推荐算法python

大数据运维的主要工作内容是什么？

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大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等数据分析师：工作内容：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；工具和技能：工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；数据挖掘工程师：工作内容：a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等工具和技能：工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；数据产品经理：工作内容：a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；工具和技能：工具：除了掌握数据分析工具，还需要掌握像原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架数据研发工程师：工作内容：a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等工具和技能：工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~

好文案。

大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。

数据分析师：工作内容：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；工具和技能：工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；数据挖掘工程师：工作内容：a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等工具和技能：工具：R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；数据产品经理：工作内容：a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；工具和技能：工具：除了掌握数据分析工具，还需要掌握像原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架数据研发工程师：工作内容：a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等工具和技能：工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术。

简要智能阅读中智能推荐的技术原理？

智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法：根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。

然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。

协同过滤推荐算法：根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的喜好。

因为这些数据都是要读到内存中进行运算的，所以又叫基于内存的协同过滤（Memory-basedCollaborativeFiltering）,另一种协同过滤算法则是基于模型的协同过滤(Model-basedCollaborativeFiltering)；m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。

对于这个问题，用机器学习的思想来建模解决，主流的方法可以分为：用关联算法，聚类算法，分类算法，回归算法，矩阵分解，神经网络,图模型以及隐语义模型来解决。

（）而基于内存的协同过滤又有两种：基于user的协同过滤(用户相似度):通过相似用户的喜好来推荐基于item的协同过滤(内容相似度):通过用户对项目的不同评分推荐可能让用户打高评分的项目，是项目之间的相似度。

任何一种单一推荐算法都有缺点，我们在实际项目中，可以采用混合推荐算法，融合以上方法，通过串联并联等融合，构造出自己的一套推荐体系。

请问：协同过滤算法是基于什么技术？

协同过滤(CollaborativeFiltering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。

透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。

本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。

适合开发的实时轻量级系统有什么推荐？

协同过滤，基于内容推荐有什么区别？

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基于内容的推荐只考虑了对象的本身性质，将对象按标签形成集合，如果你消费集合中的一个则向你推荐集合中的其他对象；基于协同过滤的推荐算法，充分利用集体智慧，即在大量的人群的行为和数据中收集答案，以帮助我们对整个人群得到统计意义上的结论，推荐的个性化程度高，基于以下两个出发点：(1)兴趣相近的用户可能会对同样的东西感兴趣；(2)用户可能较偏爱与其已购买的东西相类似的商品。

也就是说考虑进了用户的历史习惯，对象客观上不一定相似，但由于人的行为可以认为其主观上是相似的，就可以产生推荐了。

推荐系统的研究主要包括哪些方面

推荐系统的研究主要包括以下几个方面：（1）用户信息获取和建模。

早期的推荐系统只需获取简单的用户信息，随着推荐系统发展，推荐系统由简单的信息获取转变为和用户交互的系统，需要考虑用户多兴趣和用户兴趣转变的情况，将数据挖掘应用到用户信息获取中，挖掘用户的隐性需求。

（2）推荐算法研究。要实现被顾客接受和认可的个性化推荐，设计准确、高效率的个性化推荐算法是核心。基于内容的推荐和协同过滤是最主要的两种。

为了克服各自的缺点，可以将各种推荐方法混合使用，以提高推荐精度和覆盖率。同时，信息获取和人工智能，以及模糊推荐等相关领域的引入扩宽了推荐算法的思路。（3）推荐系统的评价问题。

要使推荐系统为广大用户所接受，必须对推荐系统作出客观综合的评价。推荐结果的准确性和可信性是非常重要的两个方面。

如何对推荐结果的准确性进行判定，如何把推荐结果展示给用户以及如何获取用户对推荐结果的评价都是需要深入研究的问题。（4）推荐系统的应用和社会影响研究。

需要建立推荐系统在其他应用领域的应用框架，研究如何与企业其它信息系统的集成。

今日头条的个性化推荐是基于哪些具体数据

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今日头条的slogan很清楚的告诉了我们，它的文章推荐机制是个性化推荐机制，最大化保证推送的精准度，尽量保证对的文章推荐给对的人，归根到底这个推荐算法关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘，个性化推荐的平台有很多，也许各家算法略有不同，但最终目的都是殊途同归，为实现最精准的内容推荐。

今日头条的文章个性化推荐机制主要是：相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐。基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。

基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。

基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。

基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。

基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。麻烦请采纳，谢谢。

趣头条总是无响应怎么办啊

趣头条总是无响应办：可能软件安装时产生的错误或者是未知错误，可以卸载重装。可以卸载趣头条，撤底清除软件残留，再重新安装，登陆就可以了。1.检查手机网络连接是否稳定，建议更换无线网络尝试。

2.更新软件版本尝试。3.点击手机应用程序-设定-应用程序管理器-已下载-选择出现问题的应用-清除数据。4.将数据备份（联系人，短信，图片等），恢复出厂设置重新安装尝试。

独特算法：趣头条推荐系统，依据用户属性进knn聚类，对用户兴趣深度挖掘，使用lda主题模型对文章进行分类，使用深度神经网络模型训练doc2vec(文本分析下的情感分析，从文字中自动识别出人们对特定主题的主观看法、情绪以及态度等等)。

离线计算使用svd矩阵分解和itembase协同过滤，生成个性化推荐文章集，线上实时使用LR预测模型，通过点击反馈对推荐结果进行重排序。将人群和文章进行分类，将用户喜欢的文章推荐给用户。