[推荐系统] Xbox 推荐 paper

向量数据库的新浪潮：支持向量及标量查询的解决方案一休哥助手数据库数据库向量数据库
向量数据库的新浪潮：支持向量及标量查询的解决方案在数据密集型的应用场景中，向量数据库已经成为了一种不可或缺的技术。尤其是在机器学习和人工智能领域，向量数据库能够高效地处理高维数据，为相似性搜索、推荐系统等提供强大支持。然而，随着数据的多样化，单纯的向量搜索已经不能满足所有的需求。因此，支持向量查询同时也支持标量查询（固定条件过滤）的向量数据库成为了新的焦点。本文将探讨几种这样的数据库，并进行比较。
什么是 Embedding？——从直觉到应用的全面解读忍者算法人工智能深度学习神经网络机器学习
什么是Embedding？——从直觉到应用的全面解读在机器学习和深度学习的世界里，我们经常会听到“Embedding”这个词。它是深度学习中最核心的概念之一，尤其在自然语言处理（NLP）和推荐系统中应用广泛。但很多初学者对Embedding的理解可能只是：“它是把一个东西转换成数字的方式。”这种解释虽然没错，但过于简略，难以真正理解Embedding的作用。这篇文章将用最直观的方式，带你深入理解E
Milvus 在多模态数据（图像、文本、音频）向量搜索中的应用莫比乌斯之梦技术#Milvus milvus 音视频数据库向量数据库多模态数据
随着人工智能和深度学习的发展，多模态数据检索逐渐成为热门技术，广泛应用于图像搜索、语音识别、跨模态检索、推荐系统等领域。传统的基于关键词或规则的检索方式已经难以满足智能应用的需求，因此，基于向量搜索的近似最近邻（ANN）检索成为主流方案。Milvus作为一款开源的向量数据库，可以高效地存储和检索图像、文本、音频等多模态数据的向量表示。本文将介绍Milvus如何处理多模态数据的向量搜索，以及如何构建
基于元学习的快速适应推荐算法 AI天才研究院 ChatGPT AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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
基于元学习的快速适应推荐算法关键词推荐系统，元学习，快速适应，算法优化，协同过滤摘要本文主要介绍了基于元学习的快速适应推荐算法。首先，对推荐系统的基本概念、发展历程、核心概念和架构进行了概述。接着，详细探讨了元学习的基础知识、分类、优势以及快速适应推荐算法的原理和优缺点。随后，深入分析了元学习在推荐系统中的应用、实现和挑战。最后，通过一个实际项目案例，展示了基于元学习的快速适应推荐系统的实现过程、
智能算法治理与多领域技术创新智能计算研究中心其他
内容概要智能算法治理与多领域技术创新的交叉融合正重塑现代技术生态。当前技术发展呈现出两大核心脉络：一是以联邦学习、量子算法、可解释性模型为代表的基础算法体系迭代，二是跨领域场景（如金融风控、医疗影像、自动驾驶）中算法性能与治理能力的协同优化。围绕这一框架，需构建覆盖数据标注、特征工程、超参数调优的全流程治理机制，同时重点探讨生成对抗网络在推荐系统中的动态适配、注意力机制对计算机视觉任务的空间复杂度
智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取 python大模型人工智能
摘要知识图谱（KnowledgeGraph,KG）是人工智能领域的重要技术之一，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等场景。然而，传统知识图谱构建依赖大量人工标注，成本高且效率低。近年来，随着大模型（如GPT、BERT等）的快速发展，利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。引言
搜广推校招面经五十六 Y1nhl 搜广推面经深度学习推荐算法搜索算法广告算法人工智能
字节推荐算法一、Attention的复杂度是多少？见【搜广推校招面经三十八】二、如何对普适性强的物品（如新华字典）设计指标进行降权2.1.问题背景普适性强的物品（如新华字典）在推荐系统或搜索排序中可能频繁出现，影响多样性和用户体验。因此，需要设计指标对其进行降权。但-平衡用户需求：在降权的同时，仍需满足用户对普适性物品的潜在需求。2.2.具体指标设计2.2.1.物品流行度降权定义：根据物品的流行度
Python 爬虫实战：书籍评论数据抓取与推荐系统构建西攻城狮北 python 爬虫开发语言
一、引言在当今数字化时代，阅读已经成为人们获取知识和娱乐的重要方式之一。随着互联网的飞速发展，越来越多的书籍被搬到了线上平台，读者可以在各种书籍平台上发表对书籍的评论和评分。这些海量的评论数据中蕴含着丰富的信息，通过Python爬虫技术，我们可以抓取这些评论数据，并构建推荐系统，为读者提供个性化的书籍推荐。本文将带领读者深入探索Python爬虫在书籍评论数据抓取与推荐系统构建中的应用。从爬虫的基本
基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现 usp1994 机器学习人工智能
基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现DesignandImplementationofaMachineLearning-basedStockPredictionandStockRecommendationSystem完整下载链接:基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现文章目录基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现摘要第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的与意义1.3
在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库：避坑指南与实战验证 ku_code_ku 机器学习 macos 推荐算法推荐系统
让推荐算法在AppleSilicon上全速运行概述作为推荐系统领域的最经常用的明星库，DeepCTR集成了CTR预估、多任务学习等前沿模型实现。但在AppleSilicon架构的Mac设备上，安装过程常因ARM架构适配、依赖库版本冲突等问题受阻。本文通过20+次环境搭建实测，总结出最稳定的安装方案。关键版本说明（2024年验证）组件推荐版本注意事项Python3.10.x向下兼容至3.7，但3.1
探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析一休哥助手数据库分布式系统开源分布式数据库
1.介绍NebulaGraph的定位和用途NebulaGraph是一款开源的分布式图数据库，专注于存储和处理大规模图数据。它的主要定位是为了解决图数据存储和分析的问题，能够处理节点和边数量巨大、结构复杂的图结构数据。NebulaGraph被设计用来应对各种领域的图数据挑战，包括社交网络分析、推荐系统、网络安全监测等。无论是从数据量还是计算复杂度上，NebulaGraph都能够应对各种挑战，为用户提
机器学习：让计算机学会思考的艺术平凡而伟大. 机器学习机器学习人工智能
目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言，带你走进机器学习的世界，了解它的基本原理和应用。什么是机器学习？
Agent、RAG、LangChain的概念及作用北极冰雨大模型人工智能
Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查
深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
Python 向量检索库Faiss使用懒大王爱吃狼 python python 开发语言自动化 Python基础 python教程
Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个由FacebookAIResearch开发的库，它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例：1.安装Faiss首先，你需要安装Faiss。你可
大模型推理框架：从理论到实践的全面解析百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
搜广推校招面经五十三 Y1nhl 搜广推面经 python 机器学习人工智能推荐算法搜索算法算法
小红书推荐算法一、ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)ESMM（EntireSpaceMulti-TaskModel）是一种用于解决推荐系统中多任务学习问题的模型。它由阿里巴巴团队提出，主要用于处理点击率（CTR）和转化率（CVR）的联合预测问题。1.1.背景在推荐系统中，CTR和CVR是两个重要的指标：CTR（Click-ThroughRate）：用户点击广告的概率。
搜广推校招面经五十五 Y1nhl 搜广推面经深度学习机器学习 python 推荐算法搜索算法广告算法人工智能
腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。1.1.特征交互受限问题：双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量（用户塔和物品塔），然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。影响：无法捕捉复杂的特征交叉信息，可能导致模型性能
知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究 @王威& 人工智能
摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码) 「已注销」 python 知识图谱人工智能 python pygame pyqt dash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
智能未来，程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布 DSP数字化服务平台科技人工智能
在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能客服到医疗诊断，AI的应用场景日益广泛，其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下，程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业，2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品，云智AI人工智能平台，旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
【解锁机器学习：探寻数学基石】游戏乐趣机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设 sj52abcd 深度学习课程设计人工智能毕业设计
博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析软件职业规划 AI&模型算法
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Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现） Python爬虫项目 python 爬虫开发语言数据库数据分析 scrapy selenium
引言随着在线视频平台的蓬勃发展，视频封面作为视频内容的预览图，一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时，很多开发者和研究者往往只关注视频本身，而忽略了视频封面。实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面，利用FFmpeg等技术
Python爬虫实战：抓取电子图书平台图书信息与下载数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言网络爬虫信息可视化
前言电子图书平台汇集了海量的图书资源和丰富的信息，抓取这些数据可用于研究图书销售趋势、阅读偏好分析，甚至为书籍推荐系统提供数据支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取电子图书平台的图书信息和下载数据。我们会涵盖从需求分析到代码实现的完整流程，探讨如何应对复杂的反爬机制，并使用最新的技术工具优化抓取过程。目录前言一、需求分析与目标1.1抓取目标1.2难点与挑战二、技术选型与工具2.1使用
从零开始搭建搜索推荐系统（五十四）多路召回之万剑归宗 hanyi_ 搜索推荐 java java 搜索系统
聊的不止技术。跟着小帅写代码，还原和技术大牛一对一真实对话，剖析真实项目筑成的一砖一瓦，了解最新最及时的资讯信息，还可以学到日常撩妹小技巧哦，让我们开始探索主人公小帅的职场生涯吧！（PS：本系列文章以幽默风趣风格为主，较真侠和杠精请绕道~）一、奶茶引发的血案（会议室里，行服小姐姐把笔记本往桌上一拍，屏幕上是密密麻麻的搜索日志）行服姐姐："小帅！你自己看看！用户搜'朝阳区低糖芝士草莓冰沙'，你家系统
机器学习模型-从线性回归到神经网络 Earth explosion 机器学习线性回归神经网络
在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch 6v6-博客机器学习 tensorflow pytorch
机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手，介绍机器学习的核心知识，并带你快速上手两大主流框架：TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习？机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
设计模式介绍 tntxia 设计模式
设计模式来源于土木工程师克里斯托弗亚历山大（http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander）的早期作品。他经常发表一些作品，内容是总结他在解决设计问题方面的经验，以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天，亚历山大突然发现，重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷西乐弗斯坦合作
android高级组件使用(一) 百合不是茶 android RatingBar Spinner
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[网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘 comsci 网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题..... 这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入 &nbs
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单例模式(饿汉 vs懒汉) oloz 单例模式
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oracle常用命令 aichenglong oracle dba 常用命令
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“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》看以下代码： <script type="text/javascript"> function outer() { var i = 10; return f
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【Hadoop八】Yarn的资源调度策略 bit1129 hadoop
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关于Unity3D中的Shader的知识 brotherlamp unity unity资料 unity教程 unity视频 unity自学
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本来准备在私信里直接回复了，但是发现不太方便，就简要回答在这里。问题写道对于scala的简洁十分佩服，但又觉得比较晦涩，例如一例，Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2)，可否说下最后那个函数做了什么，真正在开发的时候也会如此简洁？谢谢先回答一点，在实际使用中，Scala毫无疑问就是这么简单。
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