基于物品的推荐算法以及流程（以电商网站为基准） 例如，用户喜欢百雀羚的爽肤水，那么系统将会寻找与爽肤水、百雀羚类似的物品推荐给用户。 算法流程： 1.构建用户–>物品的倒排； 2.构建物品与物品的同现矩阵； 3.计算物品之间的相似度，即计算相似矩阵； 4.根据用户的历史记录，给用户推荐物品； 数据库 ...
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2020-02-18 18:28:47
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在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。 ...
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2020-02-18 16:19:18
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输入 输入1：包含200部电影的数据集，集合中包含两列，一列为电影的id，一列为电影的流派集合，如下图所示： 输入2：一个用户的电影兴趣记录，like字段为1表示喜欢，0表示不喜欢，如下图所示： 输出 输出1：输入1的One-Hot编码形式，类似下图所示： 输出2：根据输入2和输出1，从电影数据集中 ...
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2020-02-16 01:06:35
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常见的推荐系统的模型：协同过滤推荐模型、基于内容的推荐模型和混合推荐模型 推荐算法： 1) 基于流行度的算法 比如各种新闻，微博热榜，根据单页点阅率（PV），“访问次数”和“独立访客数（UV），或日均PV或收藏数等数据来按某种热度排序来推荐。这用于刚注册的用户，它无法针对用户进行个性化推荐. 2)协 ...
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2020-02-01 23:37:03
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今天进行了相似推荐算法的学习。 今天比较了几个协同过滤算法，其中基于用户的算法会存在数据稀疏性：一个大型的电子商务推荐系统一般有非常多的物品，用户可能买的其中不到1%的物品，不同用户之间买的物品重叠性较低，导致算法无法找到一个用户的邻居，即偏好相似的用户和算法扩展性方面的问题，而基于物品的协同过滤算 ...
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2020-02-01 19:22:51
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首先我们现在有一个矩阵$R_{mn}$，其中$R_{ij}$代表第$i$个用户对第$j$个商品的喜爱程度。 $LMF$算法认为每个商品上面都有一些隐因子，而顾客的喜爱程度是由这些隐因子来决定的。因此便可以将$R_{mn}$分解成$P_{mF} \times Q_{Fn}$的形式。 矩阵$P_{mF} ...
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2020-01-24 17:24:46
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坐标：北京 百度 地图内容生态部_推荐算法实习生 http://collabedit.com 如果i=5；那么 a=(++i)--;之后，a和i的值各是多少构造函数和析构函数必须要使用初始化列表 Python 列表和元组有什么不同？ a = 0.1b = 0.2c = 0.3a + b == c a ...
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2020-01-02 18:42:39
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基于物品的协同过滤（ item-based collaborative filtering ）算法是此前业界应用较多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix 、Hulu 、 YouTube ，其推荐算法的基础都是该算法。为行文方便，下文以英文简称ItemCF表示。本文将从其基础算法讲起，一步步进行... ...
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2020-01-01 13:34:21
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基于用户的的协同过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。本文将对UserCF算法原理进行讲解，并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习。 ...
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2019-12-29 16:31:14
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对称加密与机密性 加解密使用同样的秘钥 保证秘钥安全即可实现机密性 推荐算法AES，ChaCha20 按照秘钥的位数又可以再分 基本原理为xor运算 所以明文大于秘钥长度时需要分组 最新分组模式为AEAD(GCM,CCM,Poly1305) 非对称加密 加解密使用不同的秘钥 基本原理为数学难题 RS ...
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2019-12-15 18:39:21
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