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DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
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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。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
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1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
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农场主
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介绍的博客作者讲解摘要传统的推荐系统主要针对固有的、长期的用户偏好进行建模,而动态的用户需求也是非常重要的。通常,历史消费会影响用户对其关系项的需求。例如,用户倾向于一起购买互补产品(iPhone和AirPods),而不是替代产品(Powerbeats和AirPods),尽管替代购买的产品仍然迎合了他/她的偏好。为了更好地模拟历史序列的影响,以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而
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毕业设计(论文)题目:美食信息推荐系统摘要使用旧方法对美食信息推荐系统的信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了,把现在的网络信息技术运用在美食信息推荐系统的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题,比如处理数据时间很长,数据存在错误不能及时纠正等问题。这次开发的美食信息推荐系统对菜谱管理、字典管理、论坛管理、论坛收藏管理、饮食资讯管理、用户管理、管理员管理等进行集中化处理。经过前面自己查阅的网络知识
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Android菜谱推荐系统(前台android原生,后台java,SSH,mysql)(程序代码,MySQL数据库)【运行环境】MyEclipse(后台)Eclipse(前台)JDK1.7tomcat7【技术栈】JAVA,JSP,mvc,SSH,MYSQL,HTML,CSS,JAVASCRIPT,JQUERY,android原生【项目包含内容】【下载全套源码】【项目功能介绍】
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SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
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- 偏见的亮点:认知偏见如何增强推荐系统
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认知偏见,曾被视为人类决策过程中的缺陷,现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而,在机器学习中,尤其是在搜索和排序系统中,认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性,但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战,这一领域尚未广泛探讨,对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法,如推荐系统
- 大数据:实时大数据和离线大数据
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一实时大数据的介绍及应用场景实时大数据主要是对实时数据流进行处理和分析,数据在生成后几乎立即被处理,以支持快速决策。核心特性低延迟:数据在毫秒或秒级别内处理,几乎实时返回结果。连续流式处理:数据像流一样不断到达并被处理,而不是分批次处理。实时反馈:能够及时响应业务需求,如实时告警、推荐、监控等。应用场景实时推荐系统:如电商、社交媒体等,根据用户行为进行个性化推荐。实时监控:网络安全系统实时监控流量
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
计算机毕业设计大全
创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术:springbootvue.jspythonechartssparkmys
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- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析 知识图谱微博推荐系统
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(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
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2401_84159688
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|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
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本文将介绍两个与稀疏特征Embedding相关的工作。推荐或者CTR预估任务有一个很突出的特点:存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大,稀疏意味着即使在很大的训练数据里,大量特征出现频次也非常低,这往往是由于引入了大量ID类特征带来的。对于DNN排序系统,是否能够找到好的特征Embedding表达方式,对于系统效果是至关重要的。虽然说,如何更好地表征稀疏特征对于模型的泛化能力至关重要,但是,关于这块
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大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们一起来探索一个让生活变得更加个性化的神奇技术——推荐系统!首先,让我们深入了解一下推荐系统的两大核心技术:协同过滤和内容基础过滤。协同过滤:这种方法通过分析用户之间的行为相似性或项目之间的相似性来进行推荐。用户基础协同过滤:找到和你相似的其他用户,然后推荐他们喜欢的东西给你。项目基础协同过滤:分析项目之间的相似度,推荐和你过去喜欢的项目相似的其他项目。内容基础过
- JSP/JAVAWEB/SSM/J2EE高考志愿填报推荐系统的开发
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目录1、概述2、功能描述3、数据表4、目录结构5、实现过程5.1SRC目录5.2webroot前端文件6、最终效果6.1前台用户效果6.2后台管理员用户效果1、概述开发环境:jdk1.8、tomcat7.0、mysql5.2开发工具:idea2019.3.1、navicat15编程语言后端:java;框架和引用的包:JavaBeanServletMVC、log4j.jar编程语言前端:JSP、ht
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向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- 【好书推荐5】《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》
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【好书推荐5】《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》写在最前面编辑推荐内容简介作者简介精彩书评目录前言/序言本书特色本书内容你好呀!我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!前些天发现了一个人工智能学习网站,内容深入浅出、易于理解。如果对人工智能感兴趣,不妨点击查看。写在最前面感谢大家的陪伴和支持!2024年,争取每周二开展粉丝
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- Springboot+爬虫+推荐算法+前后端分离实现小说推荐系统
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如何针对互联网各大小说阅读网站的小说数据进行实时采集更新,建立自己的小说资源库,针对海量的小说数据开展标签处理特征分析,利用推荐算法完成针对用户的个性化阅读推荐?基于以上问题,本次小说推荐系统,建设过程主要分为小说推荐网站前端系统,小说运维管理后台系统,小说数据实时采集爬虫三个部分。小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站,提供用户登录注册,小说阅读等功能,小说运维管理后台,提供管
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目录一、项目概述二、技术框架三、功能设计四、数据库设计五、项目截图六、技术文档一、项目概述Hi,大家好,今天分享的项目是《基于协同滤波推荐算法的图书管理系统》,对用户登录注册、图书推荐、图书管理、用户信息进行管理,基于用户的协同滤波算法对用户进行图书推荐、根据图书浏览量对用户进行热门图书推荐等。图书管理一方面实现对图书信息的维护,如新增、查看、编辑图书等。另一方面实现对图书借阅进行管理,如图书借出
- AAAI2021推荐系统论文清单
机器学习与推荐算法
人工智能推荐系统深度学习机器学习数据分析
嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出,此次会议共收到9034篇论文提交,其中有效审稿为7911篇,最终录取篇数为1692篇,录取率为21.4%。由于境外疫情形势依然严峻,大会将在2月2日到2月9日在线上进行举办。较之去年接收篇数1590篇来说,今年的录取数量有所提升。通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析,发现以下结论:深度学习技术依
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不