【系统配置功能】1.需求分析用户点击系统配置菜单,右侧显示配置项信息,带分页功能,每条记录的右侧有编辑,查看按钮“查看”按钮，通过弹窗的方式查看"编辑"按钮,点进去可以修改配置项信息 2.系统设计数据库表字段如下 其中配置信息是以json字符串的格式存入数据库 3.编码阶段点击左侧菜单配置信息发送ajax请求到后端//系统配置管理按钮绑定事件
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2024-07-16 10:56:59
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“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。” 由于Embedding太过重要，本文我们将详细讲解Embedding的相关知识，以及在推
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2024-03-24 20:02:26
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目录标题推荐模型的重要性经典协同过滤和它的衍生模型矩阵分解的原理协同过滤算法的基本原理矩阵分解算法的原理用 Spark MLlib 已封装好的模型实现矩阵分解算法总结深度学习对推荐系统的影响一张深度学习模型 5 年内的发展过程图总结 推荐模型的重要性推荐模型在推荐系统中直接决定了最终物品排序的结果，它的好坏也直接影响着推荐效果的优劣。推荐系统的整体架构都是围绕着推荐模型搭建的，用于支持推荐模型的
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2024-04-24 16:14:15
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首先我们先介绍一下传统的推荐模型下面是传统推荐模型的表格图与结构图接下来我们来逐步说一下这几个传统推荐模型首先就是基础的协同过滤算法，协同过滤算法体现出了物以类聚，人以群分的思想。基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-
推荐系统中最重要的两部分是特征和模型，早期模型上没有很大突破的时候，人工特征工程是推荐系统发展的主要方向。在这里我总结一下做特征工程的思路和不同特征的处理方式。1. 创造特征的思路业务背景特征在推荐系统中猜测用户是否点击内容，可以仔细分析用户从打开手机到看到推荐内容的整个过程中的任何因素，比如这个过程大致分为用户打开手机、用户看到推荐内容、用户是否点击三个过程，针对用户打开手机这个动作，可以产生的
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2024-07-12 07:22:43
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在推荐系统中常用的技术可大致分为四类：基于内容的过滤、协同过滤、基于规则的方法和混合方法。一、基于内容过滤 基于内容过滤推荐系统思路如下： （1）通过在抓取每个商品的一系列特征来构建商品档案； （2）通过用户购买的商品特征来构建基于内容的用户档案； &
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2024-05-07 20:58:24
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1>基于用户属性的推荐：根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。系统首先会根据用户的属性建模，比如用户的年龄，性别，兴趣等信息。根据这些特征计算用户间的相似度。比如系统通过计算发现用户A和C比较相似，就会把A喜欢的物品推荐给C。优势：a 不需要历史数据，没有冷启动问题b 不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都可无缝接入。 不足： 算法比较粗
作者：一块小蛋糕第四章 Embedding技术在推荐系统中的应用推荐系统中的Embedding技术主要是指将高维稀疏特征向量转换成低维稠密向量，便于深度神经网络的处理，同时具有综合信息能力强、易于线上部署的特点。首先是经典Embedding方法：- word2Vec:2013年由Google提出，从nlp推广到广告、搜索、图像、推荐等深度学习应用领域。w2v是生成对“词”的向量表达的模型。对于由单
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2022-01-04 11:42:31
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本文分享嘉宾：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员家当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键...
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2021-06-12 00:24:18
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作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员 腾讯技术工程当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个...
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2021-07-13 11:44:02
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作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克...
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2022-11-16 11:46:19
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本文分享嘉宾：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员家当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键...
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2021-06-12 00:23:58
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作者：十方平时大家是如何做推荐系统的Embedding的呢？是不是这样：layers.Embedding(vocab_size,dim_size,dtype='float32&...
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2022-07-30 00:24:04
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参考文章 作者：吴海波 什么是推荐系统维基百科的定义 推荐系统是一种信息过滤系统给，用于预测用户对物品的评分或偏好。 推荐系统需要对已经存在的连接，去预测未来的连接。比如电商平台会根据你买过什么，浏览过什么这些人和商品直接的连接来预测你还可能买什么，比如在今日头条时每一次点击，每一次阅读都是连接，根据已有过去的点击，浏览行为来预测你感兴趣的内容。 推荐系统相当于信息“过滤器”，很好地解决了信息过载
058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型今天，我们正式进入专栏的另一个比较大的模块，那就是 推荐系统。之前我们详细且全面地介绍了搜索系统的各个组成部分。在接下来的几周时间里，我们一起来看推荐系统的技术要点又有哪些。我们还是从简单推荐系统聊起，由易到难，逐步为你讲述一些经典的推荐模型。推荐系统目前已经深入到了互联网的各类产品中。不管是到电子商务网站购物，还是到新闻阅读网站获取信息，甚至是在
参考：详解Graph Embedding经典方法：算法原理、代码实现与应用样例Graph Embedding 图表示学习的原理及应用代码参考： https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding本篇简单测试一下该库 文章目录1 Graph Embedding 几种常见方法1.1 DeepWalk1.2 LINE1.3 nodo2vec1.4 SDNE1.5
今天是2020年4月13日，星期一。题目描述设计一个简化版的推特(Twitter)，可以让用户实现发送推文，关注/取消关注其他用户，能够看见关注人（包括自己）的最近十条推文。你的设计需要支持以下的几个功能：postTweet(userId, tweetId): 创建一条新的推文 getNewsFeed(userId): 检索最近的十条推文。每个推文都必须是由此用户关注的人或者是用户自己发出的。推文
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2024-09-26 07:00:43
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个性化推荐系统，实现了新闻、二手信息等多种类型的信息的个性化推荐，每一个用户都会拥有属于自己的个性化推荐列表。下面简单介绍推荐架构及推荐流程。 本推荐架构参照Lambda架构，分为三层：批处理层、实时处理层和服务层。 （1）批处理层：主要组件是HDFS、Hbase和Spark MLlib。持久化的历史数据、静态数据保存于Hbase或HDFS；应用程序使用Spark ML
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2024-04-06 11:31:18
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从开始从事算法到现在已经7年多时间，推荐系统事推动算法人工智能进步的幕后推手。从这篇文章开始尝试系统的介绍下推荐系统。推荐系统并非一个指定的算法，而是一个系统，一个需要喂养可以成长运动的东西。如果用车来比喻推荐系统，那么发动机引擎对应的就是推荐引擎，包括：推荐主算法模块、策略主算法模块；为了支持引擎的运作需要配套的车架、车控制把手、刹车系统、电控制系统、油液系统，对应的要让推荐引擎动起来也需要配套
在微信视视频号推荐算法大赛中，给出来融合了OCR、ASR、图像、文字的多模态的内容理解特征向量Feed Embedding，共512维向量。对于给定的一定数量到访过微信视频号“热门推荐”的用户，根据这些用户在视频号内的历史n天的行为数据，通过算法在测试集上预测出这些用户对于不同视频内容的互动行为（包括点赞、点击头像、收藏、转发等）的发生概率。
可见，多模态Embedding在推荐系统后续发展
原创
2021-07-12 18:15:41
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