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
主要参考论文：《The Unfairness of Popularity Bias in Recommendation》 RMSE@RecSys 2019流行度偏差是什么先定义流行物品和非流行物品。下图是（Movielens 1M）数据集中物品的评分情况。 图的横坐标表示不同物品，纵坐标表示物品的评分次数。可以看出只有少部分物品得到了很多的评分，大部分曲线尾部的物品都只有少量的评分，我们也把这部分
要开发Excel的项目，就自然少不了对Excel对象模型的了解了，只有了解Excel对象模型，这样才能更好地对Excel进行处理。下面先给出一张Excel对象模型的图：下面就具体对上图中的各个对象做一个简单的介绍：Application对象——Excel中的Application对象表示Excel应用程序，该对象是所有Excel对象的根，你可以通过Application对象，获取到其他对象，在外接
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
转载
2024-04-24 16:14:15
84阅读
“ 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。”作者：卢明冬在之前的文章中，《文本内容分析算法》和《基于矩阵分解的推荐算法》文中
转载
2024-05-28 19:51:43
2080阅读
推荐系统测试方法及指标
传统工程的测试结果是有预期的，推荐系统的预期是高维空间中的一个区域。推荐系统的测试方法有四种：1.业务规则扫描 利用提前编写好的测试用例去验证相关逻辑是否正确2.离线模拟测试 构造模拟数据，对推荐系统进行测试，看某些结果是否符合预期3.在线对比测试 即ABTest，分流量对新老系统进行测试，看新的系统是否比老的系统更加优秀4
Transformer 初识：模型结构+原理详解参考资源前言1.整体结构1.1 输入：1.2 Encoder 和 Decoder的结构1.3 Layer normalizationBatch Normalization和Layer Normalization对比Batch NormalizationLayer Normalization2. self-attention2.1 什么是 Atten
Transformer模型Transformer存在的缺点：捕获长期依赖的能力；解决了上下文碎片问题（context segmentation problem）；提升模型的预测速度和准确率； BERT模型BERT存在哪些优缺点？优点：能够获取上下文相关的双向特征表示缺点：
生成任务表现不佳：预训练过程和生成过程的不一致，导致在生成任务上效果不佳；采取独立性假设：没有考虑预测[MAS
转载
2024-07-22 12:14:09
98阅读
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
转载
2022-01-04 11:42:31
735阅读
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
转载
2024-09-26 07:00:43
68阅读
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
转载
2024-07-25 08:22:00
1774阅读
由于原始caffe使用的demo是基于python2版本的，但是本系统安装的是python3版本，在调试过程出现了好多错误。再次记录下来。先来一张结果图（分类标签label忘记放哪里了，暂时先用demo中提供的）：1、将图像返回到前段显示 首先遇到的最大的问题是python将图像检测完成返回前端图像不显示的问题。（1）目标原始代码： 原始代码：def embed_image_
转载
2024-03-18 12:12:01
177阅读
从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
转载
2024-06-07 22:05:41
136阅读
Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
转载
2024-04-22 13:14:42
640阅读
文章目录[RoarCTF 2019]Easy Calc[极客大挑战 2019]PHP[极客大挑战 2019]Upload[ACTF2020 新生赛]Upload[极客大挑战 2019]BabySQL[ACTF2020 新生赛]BackupFile[HCTF 2018]admin[极客大挑战 2019]BuyFlag[BJDCTF2020]Easy MD5[ZJCTF 2019]NiZhuanSiW
“ 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
转载
2024-03-24 20:02:26
144阅读
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
转载
2024-08-01 16:43:44
232阅读
PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
【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
$(docume
转载
2024-07-16 10:56:59
44阅读
