推荐系统实践进阶

AI：41-基于基于深度学习的YOLO模型的玉米病害检测

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-10-31 06:25

推荐系统浅知

在个性化盛行的时代，推荐系统成为产品架构中重要一环，承担引导、匹配信息等需求。本人由项亮老师的出发，介绍推荐系统的一些基础知识点。
瑞_ae3d·2023-10-31 04:14

蚂蚁金服核心技术：百亿特征实时推荐算法揭秘

0.综述在线学习(Onlinelearning)由于能捕捉用户的动态行为，实现模型快速自适应，进而成为提升推荐系统性能的重要工具。然而
weixin_34392435·2023-10-31 02:57

推荐系统遇上深度学习(五十八)-基于“翻译”的序列推荐方法

本文介绍的论文的题目是《Translation-basedRecommendation》论文下载地址是：https://arxiv.org/abs/1707.024101、背景在推荐系统中，建模和预测用户和物品
文哥的学习日记·2023-10-30 22:02

AI上推荐 之 FiBiNET模型(特征重要性选择与双线性特征交叉)

当然，来实习之后，从前辈们的以及周围伙伴的交流中悟出了一个真理，在推荐系统甚至其他领域
翻滚的小@强·2023-10-30 16:53

FiBinet解读

特征重要性双线性交互AI上推荐之FiBiNET模型(特征重要性选择与双线性特征交叉)张俊林：推荐系统排序环节特征Embedding建模SENet在推荐领域中的应用DeepCtr实现FiBinettf2实现
得克特·2023-10-30 16:18

港大联合百度开源通用图大模型GraphGPT：让大语言模型读懂图数据

导读图神经网络（GNN）已成为处理和学习图数据的强大工具，在社交网络分析、推荐系统、智慧城市和生物信息等多个领域带来了革命性的进展。图神经网络的核心优势在于其揭示图数据中复杂关联性的能力。
PaperWeekly·2023-10-30 15:04

推荐优化

1.召回兴趣召回爱奇艺短视频推荐：多兴趣召回篇2.排序多目标20220922推荐小记——推荐系统中如何对时长、完播等目标做多目标建模多目标排序模型在腾讯QQ看点推荐中的应用实践WeightedLRYouTube
得克特·2023-10-30 12:48

Youtube DNN：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

2.推荐系统文章包含推荐系统的两阶段模型：召回和排序。召回网络根据用户的历史行为从视频库中检索几百个候选视频，这些视频被认为有很高的准确率与用户相关。候选集的生成是根据粗粒度的个性化—协同过滤生成的。
得克特·2023-10-30 12:12

基于Spring Boot和Vue新闻推送系统的设计与实现

因此构建一款数字化，智能化的新闻推荐系统是很有必要的。
java一只鱼·2023-10-30 08:59

微信小程序uniapp+vue今日菜谱美食推荐系统nodejs+python+java+php

用户在注册登陆后，在客户端可以实现；首页、菜谱信息、收藏、点赞、评论、查看资讯、我的收藏管理、我的等。然而管理员则可以在服务端直接管理；首页、个人中心、用户管理、菜谱信息管理、菜谱类型管理、美食资讯信息管理、系统管理等信息。本网站模块设计的独立性强，用户体验良好、后期维护修改管理十分方便。后端：java(springboot+ssm)/python/php/nodejs/开发运行：微信开发者/hb
QQ402205496·2023-10-30 06:05

论文学习：推荐系统中协同过滤算法研究

一.概要本文内容主要分为五章，第一章主要介绍了推荐系统中一些比较重要和关键的背景知识；第二章讨论了推荐系统的基本概念、基础理论，对主要算法进行了介绍分析，给出了对推荐系统进行评价的主要指标和使用的数据集
python小白22·2023-10-30 05:50

AAI运动--连载1：不要让app毁了你的视野

人的注意力是宝贵的资源，非常容易被AI推荐系统所利用现在最火的app可能就是某音了，据说其用户的每天平均耗时已经超越了某信，这让小马哥感觉如坐针毡，非常不爽。
许卫峰·2023-10-30 04:30

大数据简历要点与模拟面试和项目介绍模板二

10一、自我介绍（目前不知道怎么做）您好，我叫xxx，毕业于xxx学校，因为在大学里学过javase、mysql、web、数据结构与算法等计算机基础知识，在一份软件测试的实习中接触到数据仓库、用户画像、推荐系统等这些概念
wespten·2023-10-30 03:29

基于SSM的个性化美食推荐系统设计与实现

末尾获取源码开发语言：JavaJava开发工具：JDK1.8后端框架：SSM前端：采用JSP技术开发数据库：MySQL5.7和Navicat管理工具结合服务器：Tomcat8.5开发软件：IDEA/Eclipse是否Maven项目：是目录一、项目简介二、系统功能三、系统项目截图用户信息管理美食信息管理美食留言管理博主推荐管理四、核心代码登录相关文件上传封装一、项目简介现代经济快节奏发展以及不断完善
曾几何时…·2023-10-30 03:12

#1000本书计划# 真正过滤掉你的，是你的认知

在我看来，本书第一部分关于内容推荐的后面三章是本书的精华所在：常见的推荐问题，带着偏见看推荐和面对推荐系统，对整体内容算法的实操逻辑
梵曦FANXI·2023-10-30 03:35

吹牛专用-谈谈我对人工智能的理解

工智能是本世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手
陈洲一方·2023-10-30 00:41

信息管理毕设项目推荐

精仿今日头条3.3iOS仿抖音3.4Android仿抖音3.5斗鱼直播APP3.6仿网易云音乐3.7高仿B站4机器学习、深度学习4.1情感分析4.2舆情分析4.3图片分类4.4人脸属性操控4.5图像风格迁移5推荐系统
kooerr·2023-10-29 23:38

信息管理毕设新颖题目

精仿今日头条3.3iOS仿抖音3.4Android仿抖音3.5斗鱼直播APP3.6仿网易云音乐3.7高仿B站4机器学习、深度学习4.1情感分析4.2舆情分析4.3图片分类4.4人脸属性操控4.5图像风格迁移5推荐系统
caxiou·2023-10-29 23:07

基于ALS算法的推荐系统研究_徐雪东

RMSE计算公式ALS存在的问题，以及对应的解决方案存在的缺点问题：1.用户兴趣偏移问题：即用户的兴趣没有考虑到随着时间的变化，而是说不管是什么时间的用户兴趣，权重占比都是一样的，并没有说用户兴趣会随着时间的流逝，而兴趣退却。2.物品推荐考量即像用户推荐物品的时候，考虑的是物品本身，而没有去深挖物品对应的特征标签，针对特征标签去进行推荐。这样会导致，只要是该电影所属的标签，都会被推荐。改进：
Wzideng·2023-10-29 19:38

ALS算法在菜品智能推荐系统的应用

核心推荐模块的推荐算法是基于用户推荐模型（user_model）协同过滤的矩阵分解过滤算法ALS。其算法原理可叙述为：ALS收集大数据样本的用户评分喜好信息，训练推荐模型，基于该模型进行协同过滤。对于任意一个形如用户-商品-评分的评分数据集合，ALS都会相应地建立一个用户-商品的m*n的协同矩阵（m代表商品数量，n代表用户数量）。该矩阵例如图1所示。什么是spark？什么是ALS？计算公式整体模型
Wzideng·2023-10-29 19:37

als算法参数_推荐算法之ALS

实现：一般来说，推荐系统通常往往是多个推荐算法的叠加或集合，其中协同过滤算法
钟离舟·2023-10-29 19:37

概率矩阵分解及ALS算法实现

推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术（CollaborativeFiltering），其中基于模型的协同过滤技术中尤为矩阵分解（MatrixFactorization）技术最为普遍和流行，因为它的可扩展性极好并且易于实现
longmaohu·2023-10-29 19:59

联邦学习与推荐系统

[PersonalizedFederatedRecommendationviaJointRepresentationLearning,UserClustering,andModelAdaptation](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3511808.3557668)CIKM2022(CCF-B)论文精读Abstract联邦推荐的背景：联邦推荐使用联邦学习技术
jieHeEternity·2023-10-29 18:58

推荐系统论文

几篇对工业界比较有影响的论文TheWisdomofTheFew豆瓣阿稳在介绍豆瓣猜的时候极力推荐过这篇论文，豆瓣猜也充分应用了这篇论文中提出的算法；RestrictedBoltzmannMachinesforCollaborativeFiltering目前Netflix使用的主要推荐算法之一；FactorizationMeetstheNeighborhood:aMultifacetedCollab
someoneYoung·2023-10-29 18:56

AI：40-基于深度学习的森林火灾识别

本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长
一见已难忘·2023-10-29 16:40

推荐系统论文阅读（五十三)-基于多任务模型的蒸馏召回模型

论文：论文题目：《DistillationbasedMulti-taskLearning:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.07142.pdf中间因为工作原因断更了几个月，今天我们来重新阅读一篇关于蒸馏的论文吧，刚好笔者最近一直在做蒸馏相关的任务。一、背景在qq看
推荐系统论文阅读·2023-10-29 12:57

基于大数据和ALS算法实现的房源智能推荐系统

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究背景与意义1.1项目的开发背景1.2项目的开发目的1.3项目的开发意义1.4国内的研究现状和发展趋势1.5项目的设计思路二、技术理论2.1Python简介2.2Scrapy爬虫框架简介2.3JAVA语言简介2.4Hbase简介三、推荐算法介绍与平台推荐引擎实现3.1主流推荐算法介绍3.2协同过滤算法3.2.1基于模型的协同过滤3.2.2基于内存
01图灵科技·2023-10-29 10:46

相似性和距离度量

推荐系统：用于为用户推荐与其过去喜好相似的项目。图像处理：用于图像比对、识别和匹配。下面是相似性和距离度量的概念：相似性（Similarity）：相似性度
猫一样的女子245·2023-10-29 08:16

github搜索技巧探索

毕设涉及到推荐系统，那么就用搜索推荐系统相关资料来探索一下GitHub的搜搜技巧文章目录1.基础搜索2.限定在特定仓库搜索3.按照语言搜索4.按照star数量搜索5.搜索特定用户/组织的仓库6.查找特定文件或路径
临风而眠·2023-10-29 06:08

协同过滤collaborative filtering

推荐系统：基于内容的推荐content-based，协同过滤collaborativefiltering，隐语义模型(LFM,latentfactormodel)推荐显式的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外
sereny·2023-10-29 05:13

推荐系统-基于物品协同过滤算法代码实现

1、简介当前Spark没有像mahout那样，严格区分基于物品的协同过滤推荐（ItemCF）和基于用户的协同过滤推荐（UserCF），只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS（model-basedCF）。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景，以及物品数量明显小于用户数量的场景)，效果并不理想，不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些
Moutai码农·2023-10-28 21:29

【开源】基于SpringBoot的海南旅游景点推荐系统的设计和实现

管理员端三、系统展示四、核心代码4.1随机景点推荐4.2景点评价4.3协同推荐算法4.4网站登录4.5查询景点美食五、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的海南旅游推荐系统
customer08·2023-10-28 20:38

【开源】基于SpringBoot的海南旅游景点推荐系统的设计和实现

管理员端三、系统展示四、核心代码4.1随机景点推荐4.2景点评价4.3协同推荐算法4.4网站登录4.5查询景点美食五、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的海南旅游推荐系统
customer08·2023-10-28 20:38

推荐系统遇上深度学习(一一六)-[腾讯]用于多目标用户建模的MVKE模型

1、背景与大多数工业界的在线广告和推荐系统架构一样，腾讯的广告系统同样是如下图所示的漏斗结构：第一步称作定向（targeting）基于用户的画像从众多的广告中抓取候选广告，后续的打分和排序步骤则是挑选最适合用户的广告进行展示
文哥的学习日记·2023-10-28 11:02

知识图谱+推荐系统 文献阅读

文献阅读及整理知识图谱+推荐系统知识图谱1基于知识图谱的电商领域智能问答系统研究与实现[1]蒲海坤.基于知识图谱的电商领域智能问答系统研究与实现[D].西京学院,2022.DOI:10.27831/d.cnki.gxjxy
hellolianhua·2023-10-28 06:40

基于 nodejs+vue旅游推荐系统 mysql

目录摘要IABSTRACTII目录II第1章绪论11.1背景及意义11.2国内外研究概况11.3研究的内容1第2章相关技术32.1nodejs简介42.2express框架介绍62.4MySQL数据库4第3章系统分析53.1需求分析53.2系统可行性分析53.2.1技术可行性：技术背景53.2.2经济可行性63.2.3操作可行性：63.3项目设计目标与原则63.4系统流程分析73.4.1操作流程7
QQ_511008285·2023-10-28 05:42

nodejs+vue旅游推荐系统-计算机毕业设计

本文首先介绍了旅游推荐系统的发展背景与发展现状，然后遵循软件常规开发流程，首先针对系统选取适用的语言和开发平台，根据需求分析制定模块并设计数据库结构，再根据系统总体功能模块的设计绘制系统的功能模块图，流程图以及
QQ511008285·2023-10-28 05:36

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[2.项目讲解篇],支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排
汀、人工智能·2023-10-28 04:23

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇]，支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排
汀、人工智能·2023-10-28 04:52

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排
汀、人工智能·2023-10-28 04:19

AI和机器学习：IT行业的未来就业机会

推荐系统：许多在线平台，如社交媒体
lgbisha·2023-10-28 03:56

改进的协同过滤推荐算法

而这些用户数据中包括用户个人信息，浏览记录、消费历史等数据，为了避免数据的大规模浪费，造成“信息过载”问题[1]，推荐系统孕育而生。
椒椒。·2023-10-27 21:48

推荐系统遇上深度学习(一一七)-[腾讯]结合蒸馏和多任务学习的召回模型

今天分享一篇腾讯在召回阶段的论文，题目为《DistillationbasedMulti-taskLearning:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》，将多任务学习和蒸馏学习相结合，应用于召回阶段来提升整体的信息流中的浏览时长，一起来看一下。1、背景在信息流场景下，为了提升用户体验，阅读时长的建模也十分重要。本文重点关注于召回阶
文哥的学习日记·2023-10-27 08:42

吴恩达机器学习第一周第一课

第一课内容比较简单，大致分为三类1.人工智能的主要应用无人驾驶；垃圾邮件的分类；推荐系统，图片识别，语音识别，文字识别等等。
摩托卡·2023-10-27 07:59

【Python机器学习】零基础掌握FeatureHasher特征提取

特别是在文本分析、社交媒体挖掘或电子商务推荐系统中，数据维度经常会非常高。那么，如何在不损失太多信息的情况下，高效地处理这些高维数据呢？
Mr数据杨·2023-10-26 10:09

01图论基础

而在我们的推荐系统中，用户与物品之间的交互关系，用户与用户自身的关系，物品与物品之间的关系，完全可由一张图完整的进行
十年前的海苔·2023-10-26 08:11

大模型（LLM）在电商推荐系统的探索与实践

本文对LLM+推荐的结合范式进行了梳理和讨论，并尝试将LLM涌现的能力迁移应用在推荐系统之中，利用LLM的通用知识来辅助推荐，改善推荐效果和用户体验。
机器学习社区·2023-10-26 07:30

跟随灵魂找到你

接着就会给你推荐系统认为与你灵魂相似的人。然后你可以看到他们的动态，给他们点赞转发私聊。于是就回到它作为社交软件的基本定位了。‍当然，今天这篇文章不是给这款软件打广告啊。
一花一食界·2023-10-26 06:09

Python-Django毕业设计基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统（程序+Lw)

项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.ID
Python计算机毕设程序源码_·2023-10-26 03:36
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他