可解释推荐系统

因果推断推荐系统工具箱 - Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions（四）

文章名称BiasandDebiasinRecommenderSystem:ASurveyandFutureDirections核心要点上一节中，我们讲述一下现有的方法是如何解决selectonbias的评估的，下面我们介绍一下如何在具有selectionbias的数据上进行模型的训练。方法细节问题引入Selectionbias的问题在于用户可以自主的选择给哪些物品打分，并放弃掉其他物品的评分，造成
processor4d·2023-10-18 19:06

小红书官方平台API接口根据关键词获取商品列表页、产品图片、产品销量、价格信息示例

例如，通过分析用户搜索的关键词，电商平台可以了解用户的购物偏好和需求，从而改进自己的商品推荐系统，并且还可以帮助广告主实现精准定位服务。
专注API从业者·2023-10-18 15:24

Java面试题中高级，java双向链表实现

985毕业，之前在工作了6年，做过的大项目数不胜数，比如再造淘宝项目落地实战，某滴网约车项目，多人在线即时对战网游服务器，和家云服务平台，前后端分离某喵微信商城，亿级流量多级缓存平台，亚马逊电商个性化推荐系统
Java二叉树·2023-10-18 11:40

协同过滤电影推荐系统 计算机竞赛

文章目录1简介1设计概要2课题背景和目的3协同过滤算法原理3.1基于用户的协同过滤推荐算法实现原理3.1.1步骤13.1.2步骤23.1.3步骤33.1.4步骤44系统实现4.1开发环境4.2系统功能描述4.3系统数据流程4.3.1用户端数据流程4.3.2管理员端数据流程4.4系统功能设计5主要页面设计5.1登录页面设计5.2系统首页设计5.3电影详情页面设计5.4代码实现5.4.1Django配
Mr.D学长·2023-10-18 08:19

【转】个性化推荐系统，必须关注的五大研究热点

原文标题：“个性化推荐系统，必须关注的五大研究热点”原文链接：https://www.msra.cn/zh-cn/news/executivebylines/tech-bylines-personalized-recommendation-system
Just Jump·2023-10-18 02:01

论文解析-moETM

论文解析-moETM参考亮点动机发展现状现存问题功能方法Encoder改进Decoder改进评价指标生物保守性批次效应移除实验设置结果多组学数据整合cell-topicmixture可解释性组学翻译性能评估
平平无奇科研小天才·2023-10-18 01:52

大语言模型在推荐系统的实践应用

本文从应用视角出发，尝试把大语言模型中的一些长处放在推荐系统中。
机器学习社区·2023-10-18 00:53

数据挖掘十大算法--Apriori算法

关联规则揭示了数据集中项之间的关联关系，常被用于市场篮分析、推荐系统等应用。以下是Apriori算法的基本概述：频繁项集：项集（Itemset）：项集是数据集中的一个或多个项（item）的集合。
Wzideng·2023-10-17 20:17

SIM: 阿里定向广告--基于搜索的超长用户行为序列 ctr 模型

最近两年大公司在推荐系统的研究热点，当属是用户行为建模。
眼罩的程序员笔记·2023-10-17 20:44

推荐搜索炼丹笔记：SIM 用户行为序列点击率预估模型

只能说行为序列确实对点击率预估很重要，阿里已经证明，丰富的用户行为数据对工业场景下推荐系统
炼丹笔记·2023-10-17 20:36

SIM：基于搜索的用户兴趣建模

简介点击率估计在推荐系统和广告系统中起着至关重要的作用。随着用户行为数据的快速增长，用户兴趣模型被广泛的应用与推荐系统。用户兴趣模型专注于学习用户兴趣的意图表示。
jony0917·2023-10-17 20:06

多样化电影推荐系统的设计与实现

第3章协同推荐中支持结果多样性的方法3.1局部敏感哈希（Locality-SensitiveHashing：LSH）通过搞一个什么hash函数，来创建桶分类，进行类型分别。3.2基于LSH的高效、多样且准确的推荐方法3.2.2电影推荐算法：DivRec_LSH一：离线建立项索引。
Wzideng·2023-10-17 13:53

Springboot+采用协同过滤算法的视频推荐系统的设计与实现 毕业设计-附源码261620

而视频个性化推荐系统，即是利用现阶段极为普及的互联网与移动终端,通过计算机协同过滤算法模式,所制定成的,有针对性的个性化系统。通过此
weixin_BYSJ1987·2023-10-17 10:21

【推荐系统技术实现】

一个优秀的推荐系统在系统结构设计上应该具备通用性、模块化，组件化、层次化，易扩展，易维护等特点，满足平台上线后的高可靠高可用。
陈实如·2023-10-17 08:39

推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)

1.什么是推荐系统推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。
mantchs·2023-10-17 08:09

【转】推荐系统--完整的架构设计和算法概述

原文链接，知乎文章：推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)2.推荐系统总体架构推荐系统架构，并不是互相独立的关系，实际的推荐系统可能会用到其中一种或者几种的架构。
Just Jump·2023-10-17 08:05

离线推荐服务建设——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（七）

系列文章目录初识推荐系统——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（一）利用用户行为数据——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（二）项目主要效果展示——基于Spark
IronmanJay·2023-10-17 08:04

推荐系统离线评估方法和评估指标，以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。

文章目录离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？
我是廖志伟·2023-10-17 08:02

Java#Springboot#MySQL智能购房推荐系统09040-计算机毕设选题推荐（附源码）

智能购房推荐系统主要针对房屋购买推荐业务的应用特点，涉及房屋信息管理、地区管理、房型管理、用户需求以及房源推荐的全面系统。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身
VX_bysjlw985·2023-10-17 02:58

论文笔记 | RecSys2016 | Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

一为什么读这篇其实当年在微博做视频推荐时就这篇刚出来时就看过，只不过那时刚接触深度学习，有好多点也没get到，现在经过一些沉淀，知道dl是怎么玩的了，另外以现在这个时间点看，才知道这篇的工作是非常有影响力的，现在很多上了深度学习推荐系统的公司都参考
ktulu7·2023-10-17 00:39

基于物品的协同过滤算法的Python实现

作者：冯向博微信：supermvn介绍：推荐系统学习整理目录一.基于物品的协同过滤二.物品相似度计算与实现三.ICF的推荐实现四.总结一下五.练习一.基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤，是将用户A的item
MiAlexFeng·2023-10-17 00:45

推荐系统的召回

推荐系统是一个很大的话题，涉及到很多模块，这里主要是调研了一下推荐召回环节的主流做法。一般有如下几条线路。
sylvainwang·2023-10-16 22:22

协同过滤原理及实现(Collaborative Filtering)

原项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/tree/master/recommend概述协同过滤(CollaborativeFiltering)是推荐系统中最经典的方法了
d518a9b6ae51·2023-10-16 18:29

相似性搜索：第 3 部分--混合倒排文件索引和产品量化

一、介绍在数据科学中，相似性搜索经常出现在NLP领域，搜索引擎或推荐系统中，其中需要检索最相关的文档或项目以进行查询。在大量数据中，有各种不同的方法可以提高搜索性能。
无水先生·2023-10-16 18:18

Cluster聚类算法大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

聚类分析是一种无监督学习方法，广泛应用于各种领域，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。
Mr数据杨·2023-10-16 17:01

冷启动推荐

推荐系统的冷启动场景主要分为三类：①用户冷启动：即如何给新用户做个性化推荐，事实上，第一次展现给用户的item极其重要，决定了用户的第一印象；②内容冷启动：即如何将新的内容推荐给潜在对它感兴趣的用户；③
白驹过隙的白·2023-10-16 15:52

sklearn中的降维算法PCA和SVD

目录一.维度二.sklearn中的降维算法三.PCA与SVD四.降维的实现五.重要参数n_components1.累积可解释方差贡献率曲线选择n_components2.最大似然估计自选超参数3.按信息量占比选超参数六
PURE-li·2023-10-16 10:20

【机器学习】sklearn降维算法PCA

在降维中，PCA使用的信息量衡量指标，就是样本方差，又称可解释性方差，方差越大，特征所带的信息量越多。S2=1n−1∑i=1n(xi−
高 朗·2023-10-16 10:17

python数据分析——大数据伦理风险分析

大数据伦理风险分析前言一、大数据伦理二、大数据技术伦理风险(一)算法安全性、可信赖性及稳定性风险及其应对(二)算法的可解释性风险及其应对(三)算法的决策不可预见性风险及其应对(四)数据收集与储存中的泄漏风险及其应对案例
鲜于言悠905·2023-10-16 09:46

CVPR 2023 | 数据驱动的解释对分布外数据具有鲁棒性吗？

模型可解释性的缺乏可能会在医疗健康、刑事司法以及其他领域造成严重后果。与此同时，机器学习模型不可避免地会遭遇到超出其训练分布范围
TechBeat人工智能社区·2023-10-16 02:04

深入推荐引擎2：YouTube 视频推荐系统

深入推荐引擎2：YouTube视频推荐系统概述候选生成网络体系结构和功能表示训练排名网络特征选择架构迈向多任务排名系统多任务学习专家的多门混合学习选择偏差总结参考这篇博客将介绍YouTube视频推荐系统
程序媛一枚~·2023-10-16 01:19

推荐系统在基于订阅关键词的文章推送系统中的应用

介绍先大致说下我们目前的系统，基于用户订阅关键词，做文章推送服务。搜索服务、订阅服务、推荐服务，都是为了更好的帮助用户发掘所需信息。搜索、订阅都是基于用户能够明确描述关注内容（关键词）提供的服务，依赖用户对关注内容关键词的提炼、以及系统关键词匹配技术的准确度。推荐服务则无需收集用户的关注点（关键词），通过用户历史访问行为、特征画像等建模，系统主动推荐内容给用户。上述三类服务为互相补充管理，并不是谁
守望者3210·2023-10-16 00:36

推荐系统（3）-测评

从目标去衡量-定义理想态对于任何需求来讲，我们都会有一个需求目标，解决什么问题；对于功能性场景来说，我们的目标就是用户使用流程/感知没有就是完成基本任务；但是对于推荐这种策略性的场景来说，定义需求目标就比较难以描述；我们能做到的就是为用户提供系统最佳的解决方案，而且这个理想的状态会随着业务发展一步步完善。可能最开始只是让用户有的看，接下来就是给用户提供个性化服务，后面也许又变成内容呈现多样性、要求
沉默的羔洋·2023-10-15 22:03

机器学习: 初探 定义与应用场景

机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集
我是小白呀·2023-10-15 22:11

【论文精读】NMP: End-to-end Interpretable Neural Motion Planner

多伦大大学年份：2019论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.066792Motivation深度学习方案受限于累积误差suffersfromthecompoundingerror，而且可解释性差
EEPI·2023-10-15 19:02

论文阅读：Learning Personalized Risk Preferences for Recommendation

今天介绍一篇比较有意思的论文，发表在SIGIR20上，关于在推荐系统中应用行为经济学理论。
filterc·2023-10-15 15:38

推荐系统的冷启动问题

1.概念推荐系统本质上是基于历史数据向用户进行个性化推荐，在系统初期或者新用户注册、新物品上线时，并没有历史数据为基础实现推荐，这种情况称为推荐系统冷启动。
璐兮_cl·2023-10-15 14:01

线性回归模型进行特征重要性分析

目的线性回归是很常用的模型；在局部可解释性上也经常用到。数据归一化归一化通常是为了确保不同特征之间的数值范围差异不会对线性模型的训练产生过大的影响。
飞翔的七彩蜗牛·2023-10-15 10:54

相似性搜索：第 5 部分--局部敏感哈希 （LSH）

一、介绍在数据科学中，相似性搜索经常出现在NLP领域，搜索引擎或推荐系统中，其中需要检索最相关的文档或项目以进行查询。在大量数据中，有各种不同的方法可以提高搜索性能。
无水先生·2023-10-15 10:40

java+springboot+vue电子数码产品商城推荐系统9wwcp

基于vue的电子产品推荐系统是一个典型的电子商务网站，其开发的目的是为了让用户购买到心仪的商品。
QQ_402205496·2023-10-15 09:20

推荐系统排序算法--DeepFM模型

1、背景对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。
算法手记·2023-10-15 09:54

科研进度 0715

打算了解一个AI的领域，目前在推荐系统，和NLP之间纠结，看论文，找到目前最火的模型算法，然后找一个公开的交叉领域的数据集，应用上去，发一个SCI三区或者四区文章，然后开
For the brave·2023-10-15 02:23

机器学习考试复习

决策树基于树结构来进行决策优点模型可解释性、白盒模型，能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。
tacit-lxs·2023-10-14 22:45

工程篇之搭建以图搜图服务

基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件Elasticseach实现的。
haojunyu2012·2023-10-14 21:28

推荐系统工程篇之搭建以图搜图服务

基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件Elasticseach实现的。
haojunyu2012·2023-10-14 21:28

读书笔记1

图片发自App图片发自App工作以后，第一次开始郑重其事的认真读书，从简单入门的心理学书开始，在中，很多日常出现的不可解释的神秘心理都找到了答案。
小确幸_8445·2023-10-14 19:08

springboot 美食推荐系统

⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码美食推荐系统-研究背景美食推
计算机编程指导师·2023-10-14 15:39

知识图谱学习--网易云唐宇迪老师课程记录

知识图谱会应用各种不同技术，不仅限于NLP，还包括图像，推荐系统等，构建一整个关系网络。知识图谱在医疗领域的作用二、知识图谱的数据怎么处理？1.数据怎么获取，怎么整理？数据获取的几种方式。
在平凡生活中挣扎·2023-10-14 15:34

相似性搜索：第 2 部分：产品量化

一、介绍在数据科学中，相似性搜索经常出现在NLP领域，搜索引擎或推荐系统中，其中需要检索最相关的文档或项目以进行查询。在大量数据中，有各种不同的方法可以提高搜索性能。
无水先生·2023-10-14 13:54

Yu, Y.； Buchanan, S.； Pai, D.； Chu, T.； Wu, Z.； Tong, S.； Haeffele, B.D.； Ma, Y. White-Box Tra 阅读

Y.White-BoxTransformersviaSparseRateReduction.arXivpreprintarXiv:2306.011292023.文献概述1、解决的问题提出了一种具有数学上可解释性的
wangxiaojie6688·2023-10-14 05:00
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