作者：18cyl时间：2021-8-22一、推荐系统的定义推荐算法的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。（搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容）二、推荐系统的应用电子商务——亚马逊
推荐结果的标题、缩略图推荐结果的平均分推荐理由：
基于物品的推荐算法：给用户推荐那些和他
1、推荐系统目的（1）帮助用户找到想要的商品（新闻/音乐/……），发掘长尾（2）降低信息过载（3）提高站点的点击率/转化率（4）加深对用户的了解，为用户提供定制化服务2、推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏
推荐算法大致可以分为以下几类[：基于流行度的算法协同过滤算法基于内容的算法基于模型的算法混合算法2.1 基于流行度的算法 基于流行度的算法非常简单粗暴，类似于各大新闻、微博热榜等，根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。这种算法的优点是简单，适用于刚注册的新用户。缺点也很明显，它无法针对用户提供个性化的推荐。基于这种算法也可做一些优化，比如加入用户分群的流行度排序，例
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2023-08-13 21:04:23
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推荐算法和NLP（自然语言处理）是两个不同的领域，虽然它们都与数据处理和分析有关，但它们的目标和方法有所不同。在本文中，我们将比较这两个领域，并提供一些代码示例来说明它们之间的区别。
## 推荐算法
推荐算法是一种通过分析用户的偏好和行为来预测并推荐他们可能感兴趣的物品或内容的技术。推荐算法广泛应用于电子商务、社交媒体和视频流媒体等领域。以下是推荐算法的一般流程：
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原创
2023-08-23 03:32:25
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目录一.NLP含义1.自然语言处理2.NLP的作用3.NLP和CV的区别二.NLP的研究方向1.处理文本信息2.处理语音信息3.处理其他信息三.NLP的知识分布1.循环神经网络2.注意力机制3.词向量4.NLP的模型一.NLP的定义和歧义性二.词向量三.word2vec1.模型2.CBOW与Skip-Gram模式四.注意力机制attention transformer bert 一.NLP含义1
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2023-09-14 12:04:15
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## 如何实现NLP和推荐系统
欢迎来到NLP和推荐系统的开发之旅！这篇文章将指导你从零开始实现一个基本的自然语言处理（NLP）与推荐系统。我们将通过几个步骤来构建这个项目，并附上相应的代码和注释。
### 项目流程
下面是项目的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 |
目录1. 什么是推荐算法2. 推荐算法的目的3. 推荐算法的条件4. 推荐算法分类4.1 基于流行度的推荐算法4.2 基于内容的推荐算法4.3 基于关联规则的推荐算法4.4 基于协同过滤的推荐4.4.1 基于用户(User-based)的推荐4.4.2 基于物品(Item-based)的推荐4.4.3 协同过滤算法总结4.5 基于模型的推荐算法4.6 混合推
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2023-09-15 15:53:45
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推荐算法概览（一）为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。推荐算法通常是在推荐模型中实现的，而推荐模型会负责收集诸如用户偏好、物品描述这
文本摘要方法早在20世纪50年代，自动文本摘要已经吸引了人们的关注。在20世纪50年代后期，Hans Peter Luhn发表了一篇名为《The automatic creation of literature abstract》的研究论文，它利用词频和词组频率等特征从文本中提取重要句子，用于总结内容。由Harold P Edmundson在20世纪60年代后期完成，他使用线索词的出现（文本中出现
大家好，我是蘑菇先生。今天来聊聊推荐系统是如何在NLP的肩膀上前进的。最近在读Recsys2021上的paper，Transformers4Rec: Bridging the Gap between NLP and Sequential/Session-Based Recommendation。实际读完后，信息量很足，挺有收获，确实非常有意思。除了文章提出的方法本身，最有意思的是其关于NLP和推荐
# 阿里社招推荐和NLP算法工程师算法题实现流程
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现阿里社招推荐和NLP算法工程师的算法题。首先，我将给你一个整体的流程图，并解释每一步需要做什么以及涉及到的代码。
## 整体流程图
```mermaid
journey
title 阿里社招推荐和NLP算法工程师算法题实现流程
section 找到问题
开发者 -> 小白开发者: 提
原创
2023-08-18 04:56:57
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自然语言处理主要步骤包括： 1.分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开 2.词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。 3.语法分析：通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。 4.语义分析：通过选
案例--基于协同过滤的电影推荐学习目标应用基于用户的协同过滤实现电影评分预测应用基于物品的协同过滤实现电影评分预测1 User-Based CF 预测电影评分数据集下载下载地址：MovieLens Latest Datasets Small建议下载ml-latest-small.zip，数据量小，便于我们单机使用和运行加载ratings.csv，转换为用户-电影评分矩阵并计算用户之间相似度impo
！疫情当前，这个假期较之以往显得有些特殊。“没有一个冬天不可逾越，没有一个春天不会来临。”在此我们衷心祈愿疫情早日结束，世界人民安康！面对这个“plus版”的假期，实验室的同学们也管不住自己热爱科研的手，整理出智能语言学习相关的四份论文清单。满满的干货，赶紧收藏吧！-ONE-Grammatical Error Correction语法纠错（GEC, Grammatical Error Correc
# 实现NLP和策略算法
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现"NLP和策略算法"的流程，以便小白开发者能够清楚地了解每一个步骤。下面是实现的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备：获取并清洗需要处理的文本数据 |
| 2 | 文本预处理：对文本进行分词、去除停用词等预处理操作 |
| 3 | 特征提取：将文本转换为机器学习算法可用的特
1、访问修饰符有哪些？各自的作用范围是什么？ private：只有该类可以访问。 public：该类或非该类均可以访问。 protect：该类及其子类的成员可以访问，同一个包中的类也可以访问。 默认：相同数据包中的类可以访问。2、什么是封装？封装有什么特点？ 封装：按照信息隐藏的原则，将数据组织在一起。 特点：1、信息隐藏 2、信息集合3、私有属性(private)加get、set方法和公有属性有
常用推荐算法包括以下几种1.协同过滤算法1）基于用户的协同过滤算法2）基于项的协同过滤算法2.基于矩阵分解的推荐算法矩阵分解是将一个矩阵分解成两个或多个矩阵的乘积。基于矩阵分解的推荐算法分为2步。1）对用户商品矩阵分解2）利用分解后的矩阵预测原始矩阵中的未打分项3.基于图的推荐算法基于图的模型（graph−basedmodel ）需要将用户行为数据表示成图的形式。将用户行为数据表示二分图模型后，下
# 推荐系统与NLP的关系
## 概述
推荐系统与自然语言处理（NLP）在信息检索和个性化推荐领域有着密切的关系。推荐系统通过分析用户的兴趣和行为数据，向用户提供个性化的推荐内容。而NLP则是一种技术，用于处理和理解自然语言文本。在推荐系统中，NLP可以用来分析用户的文本反馈，提取用户的兴趣和偏好，从而改进推荐系统的精度和效果。
## 流程
下面是一个推荐系统与NLP结合的基本流程：
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原创
2023-08-28 12:15:23
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一文彻底搞懂BERT 一、什么是BERT?没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ，而红色的小红人你应该也听过，他就是ELMo。2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代。BERT 是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在 B
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2023-09-14 12:47:56
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推荐系统评估1 推荐系统的评估指标好的推荐系统可以实现用户, 服务提供方, 内容提供方的共赢 评估数据来源显示反馈和隐式反馈 显式反馈隐式反馈例子电影/书籍评分 是否喜欢这个推荐播放/点击 评论 下载 购买准确性高低数量少多获取成本高低常用评估指标准确性 (理论角度) Netflix 美国录像带租赁评分预测：RMSE MAEtopN推荐：召回率（真正率pp/pp+p
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2023-08-28 18:16:39
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