7.1用户画像–数据开发的步骤
u 数据开发前置依赖-需求确定 pv uv topn
-建模确定表结构 create table t1(pv int,uv int,topn string)
-实现方案确定
u 数据开发过程
-表落地
-写sql语句实现业务逻辑
-部署代码
-数据测试
-试运行与上线
在接下来的客户基本属性表开发中演示开发的流程。
7.2 用户画像开发–客户基本属性表
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2024-01-25 19:34:14
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ALS算法是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。从协同过滤的分类来说，ALS算法属于User-Item CF，也叫做混合CF。它同时考虑了User和Item两个方面。用户和商品的关系，可以抽象为如下的三元组：<User,Item,Rating>。其中，Rating是用户对商品的评分，表征用户对该商品的喜好程度。ALS算法是
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2023-06-26 15:02:49
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本文主要记录最近一段时间学习和实现Spark MLlib中的协同过滤的一些总结，希望对大家熟悉Spark ALS算法有所帮助。更新：【2016.06.12】Spark1.4.0中MatrixFactorizationModel提供了recommendForAll方法实现离线批量推荐，见SPARK-3066。 测试环境 为了测试简单，在本地以local方式运行Spark，你需要做的是下载编译好的
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2024-08-14 18:00:41
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ALS算法中文名又称为最小二乘法，在机器学习中，ALS特指使用最小二乘法求解的协同过滤算法中的一种ALS算法在构建spark推荐系统时，是用的最多的协同过滤算法，集成到了spark中ml库和mllib库中(ml库算法接口基于DataFrames,mllib库算法接口基于RDDs,ml库使用越来越普遍)ALS算法属于User-Item CF，同时会考虑User和Item两个方面，是一种同时考虑到用户
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2023-07-02 14:27:50
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Spark–ALS推荐算法常用的推荐方法：基于内容的推荐 将物品和用户分类。将已分类的物品推荐给对该物品感兴趣的用户。需要较多的人力成本。基于统计的推荐 基于统计信息，如热门推荐。易于实现，但对用户的个性化偏好的描述能力较弱。协同过滤推荐 可以达到个性化推荐，不需要内容分析，可以发现用户新的兴趣点，自动化程度高。协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)一个简单的问
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2023-07-07 00:57:47
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从谷歌最早提出知识图谱的概念后，知识图谱的火爆从美国一路烧到了国内，近几年知识图谱技术在国内已经得到了飞速的发展，我们对知识图谱的概念及应用都不再陌生。大家可以看到知识图谱技术的应用出现在越来越多的垂直领域中。从最早大家最为熟悉的在搜索引擎中的应用，逐渐地扩充到金融领域、医药领域等等。今天我们已经在各行各业中，都能够看到知识图谱的身影，更多的技术人员也加入了我们知识图谱工程的大家庭。那么今天我们来
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2024-10-23 11:00:41
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# Pyspark特征工程入门指南
特征工程是机器学习和数据科学中至关重要的一个步骤，它涉及到从原始数据中提取能够提高模型性能的特征。本文将介绍如何使用Pyspark进行特征工程，适合刚入行的小白。我们将从整体流程开始，逐步讲解每一个步骤，并附上完整的代码示例。
## 整体流程
以下是特征工程的一般流程：
| 步骤 | 描述
KNN算法（k-近邻算法）算法本质为从训练集中拿出一条数据，与训练集中数据计算，找出与该条数据最相似的几条数据，并根据训练集中已知的分类去预测训练集数据的分类。计算距离的常用算法有欧氏距离、余弦相似度、皮尔逊系数等。该算法不需要事先去训练一个模型，且算法简单，但是面对大数据及特征值维度较高的情况下，运算时间会急剧增加。同时，k值的选择也会影响算法的准确率。from sklearn.datasets
****************************************************************************本文主要介绍AI图像识别人脸对比测试 1.测试需求分析 2.测试环境准备 3.测试数据准备 4.测试分析与执行 5.测试问题总结*******************************************************
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2023-06-25 22:59:52
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本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数 ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。 在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一
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2024-01-21 10:22:22
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我们完成了文章画像和用户画像的构建，画像数据主要是提供给召回阶段的各种召回算法使用。接下来，我们还要为排序阶段的各种排序模型做数据准备，通过特征工程将画像数据进一步加工为特征数据，以供排序模型直接使用。我们可以将特征数据存储到 Hbase 中，这里我们先在 Hbase 中创建好 ctr_feature_article 表 和 ctr_feature_user 表，分别存储文章特征数据和用
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2024-02-02 12:19:24
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本文目的最近在研究LSH方法，主要发现用pyspark实现的较少，故结合黑马头条推荐系统实践的视频进行了本地实现。本项目完整源码地址：https://github.com/angeliababy/text_LSH项目博客地址:算法本章主要介绍如何使用文章关键词获取文章相似性。主要用到了Word2Vec+Tfidf+LSH算法。 1.使用Word2Vec训练出文章的词向量。 2.Tfidf获取文章关
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2023-12-17 06:22:42
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机器学习越来越多地从手动设计模型转变为使用H20，TPOT和auto-sklearn等工具来自动优化的渠道。这些库以及随机搜索等方法旨在通过查找数据集的最优模型来简化模型选择和转变机器学习的部分，几乎不需要人工干预。然而，特征工程几乎完全是人工，这无疑是机器学习管道中更有价值的方面。特征工程也称为特征创建，是从现有数据构建新特征以训练机器学习模型的过程。这个步骤可能比实际应用的模型更重要，因为机器
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~特征工程特征工程的目标是从实例的原始数据中提取出供模型训练的合适特征。在掌握了机器学习的算法之后，特征工程就是最具创造性的活动了。 特征的提取与问题的领域知识密切相关一般来说，进行特征工程，要先从总体上理解数据，必要时可通过可视化来帮助理解，然后运用领域知识进行分析和联想，处理数据提取出特征。并不是所有提取出来的特征都会对模型预测有正面帮助，还需要通过预测结果来对比分
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2023-09-30 19:55:21
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特征工程系列：GBDT特征构造以及聚类特征构造关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~0x00 前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能
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2023-07-17 21:53:41
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iOS OpenCV 相似特征
在现代移动应用开发中，图像处理技术尤为重要，而 OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于 iOS 平台。实现高效、准确的相似特征匹配，对于提升用户体验及满足高阶需求至关重要。本文将探讨如何在 iOS 中利用 OpenCV 实现相似特征匹配，涉及技术背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及选型指南。
## 技术定位
在 iOS 开发中，计算机视觉
导读在之前的文章图像处理中常用的相似度评估指标中，我们介绍了通过MSE、PSNR、SSIM以及UQI等指标来计算图像之间的相似度。但是，在使用这些算法计算图像相似的时候两张图像的size必须一致，而且这些算法对于图像的旋转、缩放、平移、仿射变换以及光照强度等都是不鲁棒的。这篇文章我们来介绍几个更加鲁棒的图像相似度计算的算法，SIFT、SURF以及ORB三种算法，它们都是基于特征点的提取来计算图像之
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2024-01-28 00:25:36
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## 机器学习基于用户的产品推荐实现流程
首先，我们需要明确整个实现过程的步骤，以便小白开发者能够清楚地理解和实施。下面是实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1. 数据收集 | 收集用户的特征数据和产品评分数据 |
| 2. 数据预处理 | 对收集到的数据进行清洗、处理和转换 |
| 3. 特征提取 | 提取用户特征和产品特征 |
| 4. 数据建模 | 使用
原创
2023-08-01 17:32:35
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1 PySpark选择感兴趣的数据集“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。” 我前面写了一些关于 我用PySpark做数据相关事情，主要包括三方面的内容，如下图所示。在本文，你会了解到如何使用PySpark做数据选择。包括选择感兴趣的样本集或者特征
文章目录一 特征值1.1 定义1.2 性质1.3 求法二 正交基2.1 正交分解定理2.2 施密特正交化三 相似矩阵3.1 定义3.2 性质3.3 判断3.4 求法四 特殊矩阵4.1 正交矩阵4.2 实对称矩阵五 对角化理论5.1 定义5.2 性质5.3 判断5.4 求法综合题型求特征值(及向量)性质运用矩阵相似对角化矩阵的幂特征值求矩阵其他 应用：求幂，对角化，二次型，动力系统等等 一 特征
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2024-01-30 22:05:26
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