一 推荐系统简介 个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。推荐系统产生背景信息过载 & 用户需求不明确
分类⽬录（1990s）：覆盖少量热门⽹站。Hao123 Yahoo搜索引擎（2000s）
转载
2024-07-01 22:09:26
92阅读
推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码） 目录推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）一、 矩阵分解MF1. 隐含语义分析技术1.1 隐语义模型1.2 矩阵分解算法1.3 矩阵分解算法求解2. Funk-SVD算法3. Bias SVD算法4. 编程实现思考二、 因子分解机FM1. FM模型的引入1.1 逻辑回归模型及其缺点1.2 二阶交叉项的考
转载
2024-09-03 10:45:10
71阅读
这里主要是因为协同过滤存在一些问题，矩阵稀疏，难以评估相似性1.lfm隐语义模型找到隐含的匀速连接起用户与商品，用户会对不同的元素感兴趣，不同的商品包含的这些元素权重也不同，元素向量是要找的隐含变量2.矩阵分解共现矩阵（m*n）分解成用户矩阵（m*k）*物品矩阵（k*n）k是隐含变量的维度，k的大小决定了隐含向量表达能力的强弱，越大，表达的信息越具体，挖掘到的用户的兴趣，物品的特征信息也越多。3.
转载
2024-09-30 21:34:07
62阅读
1.背景介绍随着互联网的普及和数据的爆炸增长，推荐系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。推荐系统的主要目标是根据用户的历史
原创
2023-12-31 13:45:05
115阅读
前言推荐系统一直以来都是人工智能领域中较为火热的研究方向之一，最近公司需要构建常见的资讯类推荐系统，本人也从无到有、从0开始构建AI推荐系统demo版。此篇主要讲述最基本的数据准备中，最最最最基本的常用操作。一、数据准备记得之前看到过一句话，大致意思是说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。这话说的特别有道理，优质的数据源可以极大的提高AI训练的效率。目前来说，数
转载
2024-05-04 14:43:20
53阅读
如何实现“aigc结合java”
## 流程
以下是实现“aigc结合java”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1：了解AIGC和Java | 阅读文档和教程，了解AIGC和Java的基本概念和用法 |
| 步骤2：搭建开发环境 | 安装Java开发环境和AIGC的相关工具 |
| 步骤3：编写Java代码 | 使用Java编写与AIGC交互的代
原创
2024-01-17 22:32:11
259阅读
# aigc结合java实现流程
## 引言
在这篇文章中，我将向你介绍如何将aigc与Java结合使用。aigc（Artificial Intelligence Generated Code）是一种人工智能生成代码的技术，可以帮助开发者更快速、高效地实现各种功能。本文将详细介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## aigc结合java实现步骤
下面是使用aigc结合java实
原创
2024-01-16 22:50:10
106阅读
Python在AIGC（人工智能生成内容）应用中的结合，展现出强大的功能与灵活性。这篇博文以复盘的方式记录了如何将Python与AIGC应用进行对接并介绍相关内容结构，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
### 版本对比
在不同版本的Python与AIGC库的结合中，我们可以观察到一些特性差异。以下是这两者的适用场景匹配度的四象限图：
```mermaid
q
## AIGC推荐系统架构图实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现"AIGC推荐系统架构图"。以下是整个实现过程的步骤：
### 步骤概述
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 特征工程 |
| 步骤4 | 训练推荐模型 |
| 步骤5 | 评估模型效果 |
| 步骤6 | 模型
原创
2024-01-18 18:20:30
210阅读
By 超神经内容提要：2020 年即将过去，虽然这一年全球都笼罩在疫情的阴影之下，许多事情也因疫情而停摆。但是，人工智能领域依然逆势而上，取得了许多重大突破。在岁末之际，一起看看今年有哪些研究值得关注。关键词：2020 AI 论文盘点，机器学习2020 年已经接近尾声，这一年，尽管疫情对很多行业带来了不小的冲击，但科研工作者依然全心投入，仅在人工智能领域，我们就目睹了许多重大突破性的研究。在今年的
转载
2024-10-29 11:22:49
40阅读
一、ChatGPT与AIGC
生成式人工智能——AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。
AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导，
原创
2023-08-26 07:32:28
302阅读
Web系统架构的基础(二)Apache 和 Tomcat 比较Java servlet的基础概念Java servlet的特征Apache 和 Tomcat相似点不同点Apache 和 IIS 比较Apache 和 Nginx 比较Tomcat 和 JBoss 比较了解了三层基础架构后，比较一下主要WEB 和 AP 服务器的区别Apache 和 Tomcat 比较Java servlet的基础概念
转载
2024-07-17 05:59:14
25阅读
文章目录基于人口统计学的推荐算法用户画像基于内容的推荐算法相似度计算基于内容推荐系统的高层次结构特征工程数值型特征处理类别特征处理时间型特征处理统计型特征处理推荐系统常见反馈数据基于UGC的推荐TF-IDFTF-IDF算法示例1. 引入依赖2. 定义数据和预处理3. 进行词数统计4. 计算词频TF5. 计算逆文档频率idf6. 计算TF-IDF基于协同过滤的推荐算法基于近邻的推荐基于协同过滤的推
转载
2023-11-25 19:05:36
111阅读
作者：林建明本文摘编自《AIGC 重塑金融：AI 大模型驱动的金融变革与实践》，出版这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。01.大模型在金
原创
2024-04-17 09:17:42
127阅读
AIGC（人工智能生成内容）技术的底层技术，是深度学习与Transformer模型的完美结合。这一技术架构不仅推动了自然语言处理领域的革命性进展，也为AIGC的广泛应用奠定了坚实基础。AIGC的底层技术主要基于深度学习中的Transformer模型。Transformer模型采用自注意力机制，能够高效地处理序列数据，捕捉文本中的上下文关系和语法结构。在AIGC中，Transformer模型被用作语
原创
2024-07-03 21:47:27
316阅读
今天给大家分享微软亚洲研究院谢幸在2019中国大数据技术大会（BDTC）上做的分享《结合知识的推荐系统.pdf》,希望对您有用。 文末附分享PPT下载链接。
转载
2019-12-10 17:25:00
75阅读
随着人工智能技术的快速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）已经被广泛应用于多种领域，包括文本、图像、音频和视频的自动生成。而结合 AIGC 技术进行内容推荐，则是另一个令人兴奋的应用方向。通过智能算法为用户推荐与他们兴趣相关的内容，不仅可以提高用户体验，还可以帮助平台增加用户粘性。本文将介绍如何使用 Python 构
在现代社会，营养配餐越来越受到人们的重视。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，我们可以构建一个基于AIGC的营养配餐推荐系统，帮助用户实现个性化的营养配餐。本篇文章将从设计、开发到部署的各个方面详细讲述这一系统的研究内容。
### 环境配置
为了构建基于AIGC的营养配餐推荐系统，我们首先需要搭建相应的开发环境。以下是环境配置的思维导图，概括了我们需要的依赖和配置步骤。
```merm
# NLP 与推荐系统：提高用户体验的结合
随着互联网的快速发展，用户所面对的信息量也不断增加，如何从这些信息中提取对用户最有价值的内容成为了一项重要任务。在这个过程中，自然语言处理（NLP）与推荐系统的结合，提供了一种有效的解决方案。本文将探讨这两者如何共同作用，并提供简单的代码示例。
## 什么是推荐系统？
推荐系统是一种通过分析用户的历史行为和偏好，向用户推荐他们可能感兴趣的内容的技术
对于云终端很多人的第一反应应该就是它的体积小这么小、配置也不高，相信它的性能应该也强不到哪里去的，所以有人就认为它不可能想使用台式机一样那么的流畅使用的。但是我们在使用后却发现事实并非如此，和台式机电脑相比在使用云终端进行办公时一样可以达到流畅的使用体验的，这又是为什么的呢？首先我们先来看看云终端的工作原理是怎样的，云终端本身的配置虽然无法和台式机相比，但是云终端在大多数的情况下并不是通过本身的硬
