背景：电商中经常需要计算或预测商品的转化率。点击率r=C/I,考虑两种情况：1、对于冷启的商品，点击和曝光量都是0，此时，这个商品的CTR应是多少？2、极端情况下，商品的曝光量是1，点击量是1，此时明显CTR过大。如何改善计算方法使得计算结果相对准确呢？下面两种方法：威尔逊区间更偏向于统计学习方法，而贝叶斯平滑偏向于机器学习方法，都一定程度上缓解了小样本数据带来的计算准确度不高的情况。一、威尔逊区
在本篇博文中，我将与大家分享如何使用PyTorch来实现基于用户偏好的新闻推荐系统。我们将会经过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比、以及最后的进阶指南。一起来看看吧！
## 环境配置
首先，我们需要配置环境，这里使用Python和PyTorch。以下是我们的环境搭建流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Python]
基于用户行为分析建立用户偏好模型
用户的行为推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好（偏好即兴趣）模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好。 插叙一段 像「用户行为」，「用户兴趣」这样的词，大多数人都有一个默认的感知，甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。我感觉涉及到算法模型时，对这些词的
存储用户的偏好设置,存储在本地, 比如程序是否是第一次加载 NSUserDefaults * userDefults = [NSUserDefaults standardUserDefaults]; if (
pytorch 基于用户偏好的新闻推荐模型设计
随着大数据和人工智能的发展，个性化推荐已成为各大新闻平台的重要组成部分。本篇博文将以“pytorch 基于用户偏好的新闻推荐模型设计”为核心，详细分析实现步骤，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。接下来，开始我们的旅程吧！
### 环境准备
要开始我们的项目，首先需要一个合适的环境。我们需要安装一些依赖库，以便稳定运
在本篇文章中，我将与大家分享如何设计一个基于用户偏好的新闻推荐模型，使用 PyTorch 来实现这一切。这个过程涉及了从环境配置到部署方案的完整流程，下面我会逐步为大家揭示每个步骤的细节。
## 环境配置
为了确保项目顺利进行，我们需要正确搭建开发环境。以下是我的配置步骤：
1. 安装 Anaconda
2. 创建虚拟环境
3. 安装 PyTorch 和相关依赖
4. 设置 Jupyter
1）什么是用户兴趣？ 指用户在使用某APP时，所表现的行为倾向性，APP会根据用户的一系列行为表现来确实用户的兴趣。2）兴趣模型的分类 按时间：长期兴趣，短期兴趣；长期兴趣指不容易随着时间而变化的兴趣，相对稳定；短期兴趣指变化比较频繁的兴趣。 按表现：显式的兴趣；隐式的兴趣；显式兴趣指用户能显式并愿意主动显示的兴趣，如用户选择性别倾向，订阅频道；隐式兴趣指用户难以直接表述的，但是潜在的用户会
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2023-11-12 23:07:23
87阅读
本文探讨了通过人机协作解决复杂问题的方法，特别是在专家领域内。尽管生成式AI技术，如大型语言模型（LLMs），已经取得了显著进展，但它们在解决需要高级专业知识的问题方面仍然存在局限性。文章指出，当前的AI系统在处理复杂解决方案（比如软件开发）、支持多样的人类偏好表达以及在交互环境中适应人类偏好等方面存在不足。为了解决这些问题，作者提出了一种称为HAI-Co2（Human-AI Co-constru
原创
2024-09-04 19:19:36
92阅读
聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。这在机器学习领域中被称为无监督学习。某大型保险企业拥有海量投保客户数据，由于大数据技术与相关人才的
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2024-01-03 21:50:29
33阅读
SharedPreferences 保存用户的偏好设置并在第一次执行时，显示用户的偏好设置。
原创
2014-03-28 23:28:27
1582阅读
SIGIR 24: A Preference-oriented Diversity Model Based on Mutual-information in Re-ranking for E-commerce Search 链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626772.3661359摘要：重排是一种通过考虑商品之间的相互关系来重新排列商品顺序以更有效
原创
2024-08-26 16:11:20
148阅读
随着时代的发展，电影已经成为人们茶前饭后最好的消遣方式，但是很多时候人们在观看视频和电影的时候并不能直接找到直接所喜欢的类型，这就
原创
2022-02-10 17:35:23
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我正在阅读 Scott O'Hara 的关于使用 JavaScript 检测高对比度和暗模式的文章，其中包含一个非常有用的小脚本，可以完全按照标题所说的去做。该脚本的输出起初看起来像是“误报”。但是一些进一步的调查让我了解了一些关于prefers-color-schemeCSS 用户查询的新东西。Scott 的文章包含一个 Codepen来演示脚本的输出。该脚本将检查并检测您当前是
原创
2021-12-23 06:32:33
1403阅读
随着时代的发展，电影已经成为人们茶前饭后最好的消遣方式，但是很多时候人们在观看视频和电影的时候并不能直接找到直接所喜欢的类型，这就需要一种算法来帮助这些观看的人员来进行推荐，通过内部的算法和用户的喜好自动的推荐用户可能喜欢的视频资源
视频播放网站首页部分界面
在对系统的功能和需求进行详细分析之前，首先要根据使用该网站的用户角色的不同分为下面2种用户。
管理员各项功能：
（1）视频管理
（2）注册用户管理
（3）评价管理
（4）修改密码管理
（5）视频分类...
原创
2021-07-19 11:58:18
70阅读
# Java项目中用户的偏好分析
在现代应用程序中，用户的偏好分析至关重要，它不仅帮助开发者了解用户的需求，还能为产品的迭代和更新提供数据支持。本文将探讨如何在Java项目中分析用户偏好，并提供相关的代码示例和图示。
## 一、用户偏好的收集
用户偏好的收集是分析的第一步。在Java项目中，通常通过以下方式收集用户数据：
1. **用户行为跟踪**：记录用户在应用中的行为，例如点击、浏览和
原创
2024-10-12 06:19:50
46阅读
用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们运营谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。什么是用户画像？在中文的语言环境中，用户画像是用来描述用户特征（用户背景、特征、性格标签、行为场景等）和联系用户需求与产品设计的。简单来说，构建用户画像的目的就是想要通过从海量用户行为数据中提炼出用户特征信息，并根据用户信息来进行精准营销。它根据用户在互联网留下的种种痕
新买的Mac，Mac使用不妨先这样设置一下会更好些。Mac OS是一套运行于苹果Macintosh系列电脑上的操作系统。Mac OS是首个在商用领域成功的图形用户界面操作系统。Mac新手必看，虽然 macOS 一直以简洁易用著称，但由于大多数人之前已经习惯了 Windows 系统，因此切换到 Mac 时仍然会感到各种不适应、觉得不好用。这里给大家分享一些刚开始用 Mac 时非常有用的设置和技巧，相
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2023-12-26 15:06:21
204阅读
文章目录前言一、任务简介二、数据处理三、特征工程1.尽量多做特征2.特征筛选3.根据特征重要性排序获得启发，构造更多特征四、模型训练及预测 前言 参加了某运营商举办的系列比赛连续获奖，比赛登录公司内部账号，可直接操作内部真实业务数据（脱敏后），在真实生产环境中建模。作为外行，这是我第一次知道机器学习在真实生产中是怎么应用的，这里把参赛的技术要点总结一下。一、任务简介 任务是根据运营商提供的用
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2024-01-21 04:52:40
39阅读
# 通过Java Swing删除所选择的用户
## 问题描述
在一个Java Swing应用程序中，我们需要实现一个功能，即删除所选择的用户。该应用程序允许用户浏览和管理用户信息，包括添加、编辑和删除用户。用户可以通过选择一个或多个用户来进行删除操作。
## 方案概述
我们将使用Java Swing作为用户界面，并通过连接到数据库来存储和管理用户信息。我们将使用JDBC来实现与数据库的交互
原创
2023-09-07 11:58:57
48阅读
