1. 什么是推荐算法推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找
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
熟悉深度学习的同学一定对Embedding不陌生，由于神经网络通常输入的是高维稀疏向量，Embedding层可以起到降维、防止参数爆炸的同时，也可以实现稀疏向量稠密化，便于上层网络处理。然而，Embedding的作用远远不止这些，文中提到，Embedding是深度学习中的基础核心操作。Embedding经历的三大过程：处理序列样本、处理图样本、处理异构的多特征样本Embedding的优势：综合信息
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2024-01-02 16:30:31
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一、参考资料机器学习（十六）推荐系统协同过滤算法(collaborative filtering)常见推荐算法科普协同过滤推荐算法总结【推荐系统】协同过滤推荐算法_魏晓蕾的博客三分钟了解协同过滤算法用户行为推荐 协同过滤算法协同过滤算法的原理及实现协同过滤推荐算法的原理及实现协同过滤推荐算法及应用推荐——协同过滤算法以及Python实现今日头条推荐算法原理全文详解今日头条的推荐算法原理分析36氪首
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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1、推荐算法推荐系统的出现 随着互联网的发展，人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏，面对现阶段海量的信息数据，对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。一个具有良好用户体验的系统，会将海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前。这大大增加了系统工作的效率，也节省了用户筛选信息的时间。 搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题，但还远远不够。
我们知道，只要是能够被序列数据表示的物品，都可以通过 Item2vec 方法训练出 Embedding。但是，互联网的数据可不仅仅是序列数据那么简单，越来越多的数据被我们以图的形式展现出来。这个时候，基于序列数据的 Embedding 方法就显得“不够用”了。但在推荐系统中放弃图结构数据是非常可惜的，因为图数据中包含了大量非常有价值的结构信息。下面就重点来讲基于图结构的 Embedding 方法，
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2024-09-20 11:38:56
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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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在做推荐算法任务时，在（user, item）的交互数据集中进行建模是常见的方式，本文基于GNN对User侧和Item侧进行embedding的思路，介绍3篇相关论文。这三篇文章分别来自SIGIR 2019，2020，2021。
本文主要解决传统协同过滤算法，因为缺少对user-item交互数据中的协同信息（Collaborative Signal）较好的编码方式，从而无法很好的学
原创
2021-07-12 18:16:46
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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。”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
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2024-05-28 19:51:43
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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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嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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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
【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
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2024-07-16 10:56:59
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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
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2024-11-02 17:16:56
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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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