推荐系统｜2.1 协同过滤与矩阵分解简介 2.2 协同过滤

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importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用 AGI通用人工智能之禅程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
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作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
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做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
海量数据查找最大K个值：数据结构与算法的选择星辰@Sea 数据结构 Java 数据结构
在处理大数据集时，经常需要找到数据集中最大的K个元素，这样的需求在很多领域都有广泛应用，例如推荐系统中寻找评分最高的K个商品、数据分析中找出最重要的K个特征、搜索引擎中找到排名前K的结果等等。面对海量数据，传统的排序方法可能不再适用，因为它们通常具有较高的时间复杂度。因此，选择合适的数据结构和算法对于提高效率至关重要。本文将详细介绍如何在海量数据集中查找最大的K个值，探讨不同的数据结构与算法选择，
Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares) 不二人生 Spark ML 实战 spark-ml 推荐算法算法
SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音，或者热衷看电影，不知道有没有过这样的体验：这类影视App你用得越久，它就好像会读心术一样，总能给你推荐对胃口的内容。其实这种迎合用户喜好的推荐，离不开机器学习中的推荐算法。在今天这一讲，我们就结合两个有趣的电影推荐场景，为你讲解SparkMLlib支持的协同过滤与频繁项集算法电影推荐场
深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！努力的光头强人工智能 langchain prompt transformer 深度学习
今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
网易号怎么发文章赚取收益？新手网易号发文章赚取收益的方法好项目高省
网易号作为比较有影响力的自媒体平台，在很多渠道上都会有曝光的机会，是自媒体从业者比较好的选择。在网易号上面可以发布自己的原创文章，然后通过平台的推荐算法，送到各个渠道上面展示，感兴趣的用户就会点击查看文章了，那么网易号发文章有收益吗？大家好，我是高省APP联合创始人蓓蓓导师，高省APP是2021年推出的电商导购平台，0投资，0风险、高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个可省钱
如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？ Itfuture03 AI前沿技术人工智能
要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度，可以采取以下几种策略：个性化推荐系统：通过AI算法分析用户的行为和偏好，提供定制化的服务和内容推荐，如智能推荐活动、健康管理等，让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人：引入AI驱动的虚拟助手，提供实时帮助、个性化建议和交互式对话，改善客户体验。自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服
什么是监督学习（Supervised Learning）救救孩子把 AI AI 学习
一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。借助已有的标记数据，监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系，进而在各类实际问题中实现自动化决策。无论是医疗诊断、金融市场分析、客户行为预测，还是提升生产效率以及个性化推荐系统等领域，监督学习都彰显出巨大的潜力与价值。随着技术的持续进步，监督学习
2025毕业设计指南：如何用Hadoop构建超市进货推荐系统？大数据分析助力精准采购计算机编程指导师 Java实战集 Python实战集大数据实战集课程设计 hadoop 数据分析 spring boot java 进货 python
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DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
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计算机程序优异哥
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推荐算法学习 python matplotlib 开发语言
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
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进阿里云云栖号云栖号技术分享架构阿里巴巴
简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会，大数据与AI一体化平台分论坛，秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下：实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统整体系统的架构及如何在阿里云上面
Make It a Chorus: Knowledge- and Time-aware Item Modeling for Sequential Recommendation sigir 20 农场主机器学习
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
【计算机毕设文章】美食信息推荐系统 xn19950718 计算机毕设文章参考案例课程设计美食数据库前端开发语言需求分析
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
菜谱推荐系统(前台android原生,后台java,SSH,mysql) weixingliang_123 菜谱食谱 android 数据库 java 编程语言 mysql
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【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法 Lossya 机器学习概率论人工智能朴素贝叶斯共轭先验
引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
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ssm+vue计科毕业论文(毕设)最全开题怎么选 Ankhiu java web 毕设
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Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means 不二人生 Spark ML 实战算法 spark-ml 聚类
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
Django+Vue协同过滤算法图书推荐系统的设计与实现赵广陆 project django vue.js 算法
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偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统量子位AI 人工智能机器学习
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
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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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文章目录背景前端核心组件模拟操作用户历史行为后端导入依赖启动服务根据uid获取推荐列表相关推荐用户历史记录用户行为数据上报背景计划构建并优化一个覆盖前端与后端的个性化推荐系统中的离线召回模块。此模块旨在通过高效的数据处理与分析，预先筛选出用户可能感兴趣的内容或商品，为后续的实时推荐流程提供丰富且精准的候选集。为了确保实施效果与性能，我们将设计最简前端界面以直观展示召回结果，同时构建后端服务来处理大
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1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具：eclipse或idea2.主要功能说明：1）用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2）管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3）协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度，给有相近的用户行为推荐视频比如：用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
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Schema与数据类型优化 annan211 数据结构 mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。选择优化的数据类型 1 更小的通常更好更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
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MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
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近一个月的面试总结 cugfy 面试
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HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
10步教你上传githib数据张亚雄 git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录（继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”）（查看文件
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成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。一
bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）如： String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java 主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
导出数据库提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库： mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript &&||
准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
[Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
为了说明问题，先来看个简单的示例代码： package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
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package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
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1、Linux挂载Winodws共享文件夹 mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
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读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command bylijinnan java 设计模式
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不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
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sql　行列转换 daizj sql 行列转换行转列列转行
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sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
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推荐系统｜2.1 协同过滤与矩阵分解简介 2.2 协同过滤

文章目录

显式特征和隐式特征

协同过滤

基于用户的协同过滤

基于商品的协同过滤

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