dqn推荐系统

2023最新SSM计算机毕业设计选题大全（附源码+LW）之java高考志愿填报推荐系统du7e3

毕业设计其实不难，主要毕业的时候任务太紧了，所以大家都非常忙没有时间去做，毕业设计还是早做准备比较好，多花点时间也可以做出来的，建议还是自己动手去做，比如先选一个题，这样就有方向，最难的是开始。后面的都简单了。无事的时候整理了很多今年完成的，方便大家选题。然后再参考网上源代码，或选题对应的源代码、数据库都分享给大家使用或参考。毕设帮助，指导，源码分享，调试部署(见文末)ssm毕设选题均最新作品，列
浩焱科技·2022-12-16 16:08

146.个性化推荐系统案例介绍

YouTube的推荐系统算法由两个神经网络组成：一个用于候选生成一个用于排序以用户的浏览历史为输入，候选生成网络可以显著减小可推荐的视频数量，从庞大的库中选出一组最相关的视频这样生成的候选视频与用户的相关性最高
大勇若怯任卷舒·2022-12-16 15:53

《集体智慧编程》读书笔记6

最近重读《集体智慧编程》，这本当年出版的介绍推荐系统的书，在当时看来很引领潮流，放眼现在已经成了各互联网公司必备的技术。
weixin_30275415·2022-12-16 12:37

《集体智慧编程》读书笔记2

最近重读《集体智慧编程》，这本当年出版的介绍推荐系统的书，在当时看来很引领潮流，放眼现在已经成了各互联网公司必备的技术。
weixin_30429201·2022-12-16 12:37

大数据下使用神经网络进行年龄或性别预测（Pytorch实现）

引言如今各类应用的推荐系统做的越来越完善，推荐主要基于用户信息的准确分析，其中性别和年龄预测通常占据重要的地位，那么如何从用户行为中准确分析出性别和年龄？
skylake_·2022-12-16 09:31

推荐系统学习笔记

本人工作设计电子商务网站，所以，用到推荐系统是必然的过程，介于本人技术的不成熟，所以学习了推荐系统一书，现在将学习的笔记记录如下，为了让自己可以最是翻看和学习，也是拿出来和一起学习的同学交流和讨论。
Danker01·2022-12-16 08:52

算法入侵，不如拥抱、打造更好的个性化推荐系统？

刷头条、抖音，逛淘宝，时时刻刻都有推荐系统的参与，猜一猜你喜好，给你推荐可能购买的商品。推荐系统，就是这么一种算法，不断地给
shadowcz007·2022-12-16 08:48

【CTR预估】简单介绍

为点击率广告平台关注的指标，ECPM(earningcostpermille)用该指标衡量流量价值，每1000次曝光带来收入ECPM=点击出价CTR1000CTR架起了从点击到曝光的一座桥梁，为排序提供基础推荐系统不用像广告系统这样麻烦
Yo3ngLau·2022-12-16 02:05

ctr预估

背景以电商场景优化用户点击为例，推荐系统的任务是从海量的候选商品中选出用户最感兴趣且最可能点击的商品。为了提升检索的效率，通常分为两阶段来检索。
less97·2022-12-16 02:34

3、CTR预估相关介绍

前言推荐系统通常分为召回和排序两个步骤召回：粗排选取合适的内容，可以通过协同过滤，兴趣tag，内容最热等方式排序（CTR预估）：使用一个点击率预估模型（输入用户特征，内容特征，用户内容交叉特征等）对召回出来的内容进行排序
nsq1101·2022-12-16 02:30

免费电子书｜《联邦学习综合应用》

联邦学习自2016年首次由谷歌（Google）提出、2018年由微众银行引入国内并率先在B端进行创新应用以来，逐渐成为一种解决合作中数据隐私与数据共享矛盾的新路径，被大量应用于金融、安防、医疗、在线推荐系统等领域
DataFunTalk·2022-12-16 00:03

广告行业中那些趣事系列58：当我们面对文本分类任务的时，可以使用哪些优化策略...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十七篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-15 23:43

基于Java毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件

基于Java毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件基于Java毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件本源码技术栈：项目架构：B/S
妮维网络·2022-12-15 22:25

JAVA计算机毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统Mybatis+源码+数据库+lw文档+系统+调试部署

JAVA计算机毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统Mybatis+源码+数据库+lw文档+系统+调试部署JAVA计算机毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统Mybatis+源码+数据库+lw文档+系统+调试部署本源码技术栈
诺诺网络·2022-12-15 22:18

java计算机毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+数据库+系统+lw文档+部署

java计算机毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+数据库+系统+lw文档+部署java计算机毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+数据库+系统+lw文档+部署本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言
中社科技·2022-12-15 22:18

基于JAVA幼儿影视节目智能推荐系统计算机毕业设计源码+系统+数据库+lw文档+部署

基于JAVA幼儿影视节目智能推荐系统计算机毕业设计源码+系统+数据库+lw文档+部署基于JAVA幼儿影视节目智能推荐系统计算机毕业设计源码+系统+数据库+lw文档+部署本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言
光光网络·2022-12-15 22:48

基于Java毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件

基于Java毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件基于Java毕业设计幼儿影视节目智能推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件本源码技术栈：项目架构：B/S
练练科技·2022-12-15 22:46

DSSM原理解读与工程实践

不仅局限于文本，在其他可以计算相似性计算的场景，例如推荐系统中。其实我们现在来说一件事就是推荐系统和搜索引擎之间的关系。他们两者之间很相似，都是根据满足用户需求，根据用户喜好给出答案，但又
算法工程师进阶·2022-12-15 19:53

推荐系统多目标学习之loss权重

前言多目标学习是推荐算法中很常见的关键点，通常信息流推荐算法的有ctr,互动率，时长等目标。假如只单独优化其中一个肯定无法留存用户或者创收，譬如只看点击率ctr的话很容易出现一些标题党，只看互动率的话很多转发保平安的帖子会排序分很高。因此如何在一个共识或者一套模型中实现多种目标的提升是很多算法组的期望。多目标学习分类与演近对于多目标学习的各类方法，很多文章进行了很好的总结。譬如下面两个链接。htt
tf.Print(**)·2022-12-15 19:51

给予DeepMatch框架进行召回实战

众所周知，推荐系统包括召回(match)->粗排(rank)->精排(rank)->重排(rerank)。阿里巴巴的浅梦大神对于召回和排序分别开发了两套框架deepctr,deepmatch。
lijinze2·2022-12-15 19:48

DeepCTR & DeepMatch简单实用指南

A.SparseFeatB.DenseFeatC.VarLenSparseFeat四、输入模块四，训练与推理相关链接一、什么是DeepCTR&DeepMatchDeepCTR和DeepMatch是知乎浅梦大神以及其他大佬开发的针对推荐系统排序召回算法训
tf.Print(**)·2022-12-15 18:44

用Python构建Amazon产品推荐系统!这项目价值能有2000吗？

引言该项目的目标是部分重建Amazon电子类产品的推荐系统。现在是十二月！你是什么类型的购物者？双十二都购买了吗？你是把当天想购买的所有产品都保存起来，还是宁愿打开网站，查看带有巨大折扣的现场优惠呢？
爬遍天下无敌手·2022-12-15 17:59

【PAT甲级 - C++题解】1129 Recommendation System

spm=1011.2415.3001.5343专栏地址：PAT题解集合原题地址：题目详情-1129RecommendationSystem(pintia.cn)中文翻译：推荐系统专栏定位：为想考甲级PAT
Pandaconda·2022-12-15 17:03

二元交叉熵 binary cross entropy

二元交叉熵binarycrossentropy理解一下这个损失函数，一般来说，适用于二分类任务，但是在几个推荐系统的paper中看到了这个损失函数，先上公式：Loss=−1N∑i=1Nyi⋅log⁡(p
八宝袋·2022-12-15 15:41

推荐系统学习(一)--电影推荐系统搭建

1.推荐系统的架构本文采用的数据集来源于Netflix用户电影评分数据，实现一个简单的基于用户的协同过滤推荐系统，其中采用皮尔逊系数衡量两个用户之间的相似度。
小尘_OnMyWay·2022-12-15 13:53

基于图嵌入技术的推荐系统长文综述

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标|作者：邓月|单位：电子科技大学|研究方向：图嵌入技术、推荐系统近几年，基于图嵌入技术的推荐系统已成为一个热门的研究焦点，并将随着图嵌入技术的不断发展而持续。
机器学习与推荐算法·2022-12-15 12:01

基于PU-Learning的恶意URL检测——半监督学习的思路来进行正例和无标记样本学习

比如在推荐系统，用户点击为正样本，却不能因为用户没有点击就认为它是负样本，因为可能样本的位置很偏，
zhaojie456·2022-12-15 09:11

读《个性化推荐评价方法综述-周涛》

个性化推荐系统通过建立用户与产品之间的二元关系，利用用户已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象，进而进行个性化推荐，其本质就是信息过滤。
罗纳尔哆啦A梦·2022-12-15 07:43

论文阅读：基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究

基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究赵鹏程，黄韬**(北京邮电大学信工程学院，北京100876)摘要:本文讲述了如何构建出完整电影知识图谱的方法，同时提出了一套发掘电影系列的实现算法。
千寻～·2022-12-15 07:38

如何从零构建实时的个性化推荐系统？

前言在移动互联网迅速发展的今天，信息量爆发性增长，人们获取信息的途径越来越多，如何从大量的信息中获取我们想要的内容，成为了推荐系统研究的重点。
rolin-刘瑞·2022-12-15 07:37

这5大研究热点可能会改变个性化推荐系统的未来2018

时间|2018-11-29作者|微软亚洲研究院社会计算组编辑|NatalieAI前线导读：本文将从深度学习的应用、知识图谱的应用、强化学习的应用、用户画像、可解释推荐等几个方面切入，看看未来推荐系统最重要的几大研究方向
Enthusiasmoo·2022-12-15 07:34

知识图谱综述

3.2.1RDF3.2.2RDFS/OWL3.2.3向量Embedding：TranE、TranH、TranR等3.3知识存储3.3.1jena3.3.2jenajava代码3.4知识计算与应用3.4.1推荐系统
米南宫·2022-12-15 07:04

144.如何评价个性化推荐系统的效果-1

144.1准确率与召回率（Precision&Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就
大勇若怯任卷舒·2022-12-15 07:32

基于大数据的个性化推荐系统

基于大数据的个性化推荐系统1、概述推荐系统的主要任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。
ITWUYI·2022-12-15 07:58

145.如何评价个性化推荐系统的效果-2

145.1E值E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式：b越大，表示查准率的权重越大。145.2平均正确率（AveragePrecision）平均正确率表示不同查全率的点上的正确率的平均145.3AP和mAP(meanAveragePrecision)mAP是为解决P（准确率），R（召回率），F-measure的单点值局限性的。为了得到一个能够反映全局性能的指
大勇若怯任卷舒·2022-12-15 07:56

【推荐系统】Netflix 推荐系统：第二部分

/techblog.netflix.com/2012/06/netflix-recommendations-beyond-5-stars.htm在blog的第一部分，我们详细介绍了Netflix个性化推荐系统的各个组成部分
攻城狮凌风·2022-12-15 06:58

计算机视觉/机器学习/深度学习预备知识

1.计算机视觉：虚拟现实/增强现实；2.机器学习：互联网从业必备，举个栗子，神马广告点击预测，推荐系统，大数据挖掘等等；3.深度学习：AlphaGo，人工智能；此外，高级辅助驾驶系统（ADAS），自动驾驶
炉中火LZH·2022-12-15 02:03

干货 | 从零到一学习知识图谱的技术与应用

作者|李文哲（人工智能、知识图谱领域专家）来源|贪心科技导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。
csdn人工智能头条·2022-12-15 02:01

序列特征在推荐算法中的应用

但是论文中的实际思想距离落地还有一段距离，因此本文先介绍一些论文中的序列特征的用法，然后介绍一下在大规模分布式推荐系统框架EasyRec中如何将序列特征快速落地，提升实际场景效果。
阿里云云栖号·2022-12-14 23:46

SDM原理解读与工程实践

原理解读与工程实践本文主要介绍的是阿里在召回阶段使用的深度召回模型SDM，paper名称为《SDM:SequentialDeepMatchingModelforOnlineLarge-scaleRecommenderSystem》一.概述在推荐系统召回阶段
算法工程师进阶·2022-12-14 23:44

RS Meet DL(63)-[阿里]大型推荐系统中的深度序列匹配模型SDM

今天介绍的论文是：《SDM:SequentialDeepMatchingModelforOnlineLarge-scaleRecommenderSystem》1、背景像淘宝这样的大规模的推荐系统，需要快速和准确的响应用户当前的需求
悄悄的努力·2022-12-14 23:41

[论文笔记]SDM: Sequential Deep Matching Model for Online Large-scale Recommender System

JinT,YuC,etal.SDM:SequentialDeepMatchingModelforOnlineLarge-scaleRecommenderSystem[J].2019.二.摘要这是主要介绍推荐系统中召回技术的一篇文章
crediks·2022-12-14 23:40

Datawhale第32期组队学习——task0：新闻推荐系统项目搭建：centos下前端配置

文章目录0.解决npm命令语法不正确问题0.1powershell报错0.2win10家庭版升级nodejs1.1centos安装nodejs1.2win10安装nodejs2.vue2.1安装vue2.2创建vue项目2.3使用Vue开发H5页面2.4部署新闻推荐前端项目3.后端配置3.1创建conda虚拟环境3.2后端文件配置4.2修改端口，配置文件4.3启动雪花算法服务4.4创建数据库4.4
神洛华·2022-12-14 23:38

推荐系统序列化建模总结

大家好，我是对白。最近在做行为序列相关的工作，在这里对看过的论文做个总结。行为序列数据蕴含着用户的兴趣偏好，对该信息的挖掘可以提高推荐结果的准确性。对行为序列的建模可以归纳为两方面，特征工程和模型结构。特征是对某个行为过程的抽象表达，特征工程旨在更精确地刻画行为过程，需要对具体的业务场景有一定理解。构建完特征后，还需要运用合适的技术有效地挖掘数据中的信息，所以特征和模型两者缺一不可。学术界的一些工
程序员对白·2022-12-14 23:06

RSPapers | 工业界推荐系统论文合集

推荐系统，作为近年来实现信息生产者与消费者之间利益均衡化的有效手段之一，越来越发挥着举足轻重的作用。
智能推荐系统·2022-12-14 23:32

【学术相关】RSPapers | 工业界推荐系统论文合集

推荐系统，作为近年来实现信息生产者与消费者之间利益均衡化的有效手段之一，越来越发挥着举足轻重的作用。
风度78·2022-12-14 23:30

阿里深度序列匹配模型SDM：如何刻画大型推荐系统的用户行为？

SequentialDeepMatchingModelforOnlineLarge-scaleRecommenderSystem》论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1909.00385v11、背景像淘宝这样的大规模的推荐系统
AI科技大本营·2022-12-14 23:29

#Reading Paper# 【序列推荐综述】IJCAI‘19:Sequential Recommender Systems: Challenges, Progress and Prospects

#论文题目：【序列推荐】SequentialRecommenderSystems:Challenges,ProgressandProspects（序列推荐系统：挑战、进程和前景）#论文地址：https:
堇禤·2022-12-14 23:55

#Reading Paper# 【序列推荐】SDM: Sequential Deep Matching Model for Online Large-scale Recommender System

#论文题目：【长序列推荐】SDM:SequentialDeepMatchingModelforOnlineLarge-scaleRecommenderSystem（SDM:在线大规模推荐系统的顺序深度匹配模型
堇禤·2022-12-14 23:53

推荐系统模型特征及训练样本处理

文章目录Spark处理特征和样本优势物品和用户特征最终的训练样本避免引入未来信息特征数据存入线上Spark处理特征和样本优势既然选择用Tensorflow框架进行模型训练，为什么不用Tensorflow处理特征和样本呢？答：Spark的专长就是数据处理，而Tensorflow不擅长分布式的并行数据处理，在并行数据处理能力上远不及成百上千节点的Spark的。在面对海量数据的时候，利用Spark进行数
蜜桃上的小叮当·2022-12-14 18:14
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