词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库。word2vec。简单方式，词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统，长度为词汇表长度的向量，词语对应位置元素为1,其余元素为0。向量维数很高，无法刻画不同词语的语义关联。共生关系(co-occurrence)表示单词，解决语义关联，遍历大规模文本语料库，统计每个单词一定距离范围内的周围词汇，用附近词汇规范化数量表示每个词语。类似语境中词
目录1. 前言2. 定义2.1 向量2.2 矩阵3. 运算3.1 矩阵加/减法3.2 矩阵乘法3.3 二项式展开4. 总结1. 前言本篇文章是作者学习矩阵时候的一些个人笔记。由于作者是个高中 OIer，因此并不会涉及到有关线性代数的很多知识，只记录与 OI 有关的矩阵。这边建议学线性代数的人看一下这篇博文，讲的非常好：理解矩阵（一）（Author：孟岩）。2. 定义2.1 向量讲矩阵之前我们先来讲
向量召回的目标1：内积时既考虑到了相关性、又考虑到了兴趣，所以这就是前两个目标2：有的还会考虑rpm最大化3：有的团队还会在训练模型时，loss上加入点击loss、下单loss、相关性loss等目标一、基础的向量召回就不简述了就是使用精排的样本，然后形成两个塔，一个用来训练user向量，一个用来训练item向量，然后内积相乘再反向梯度传播，训练出来模型后，不管是离线刷出来所有user/item的向
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2024-05-05 20:42:44
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问题引入 “双色河内塔”由“河内之塔”的规则衍生而来（点击查看），区别在于双色河内塔的目的是将图1所示的圆盘位置，移动成为图2所示的圆盘位置。图1图2问题分析 “双色河内塔”最初在一根柱子上有两种颜色的圆盘从小到
计算特征向量的相似度
目录更改elasticsearch的score评分插件源码解读脚步一脚本二(fast-vector-distance)部署测试创建索引查询版本说明项目详细见github参考文献更改elasticsearch的score评分 在某些情况下，我们需要自定义score的分值，从而达到个性化搜索的目的。例如我们通过机器学习可以得到每个用户
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2024-05-09 09:31:35
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ElasticSearch 7.0 新特性之 Dense Vector & Sparse Vector在ElasticSearch 8.0中已经不支持Sparse Vector。dense_vector数据类型用来存储浮点数的密集向量，密集向量数据类型可以用在以下两种场景下：1、用在script_score查询：为匹配筛选器的文档打分2、用在kNN search API：查找与入参的向量
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2024-07-29 17:52:04
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一、稀疏矩阵的定义 矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素的分布没有规律，通常认为矩阵中非零元素的总数比上矩阵所有元素总数的值小于等于0.05时，则称该矩阵为稀疏矩阵(sparse matrix)，该比值称为这个矩阵的稠密度；与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。 优点：稀疏矩阵的计算速度更快,因为MATLA
应用场景Elasticsearch支持词向量搜索能够在很多场景下进行应用，这里进行列举一些简单的应用，有些并不是当前场景下的最佳选择。QA：用户输入一段描述，给出最佳匹配的答案。传统基于关键字搜索问答的局限性之一在于用户必须了解一些特殊的名词，假如关键字没有匹配上则没有返回结果。而在使用词向量之后，直接输入类似的描述性语言可以获得最佳匹配的答案。文章搜索：有时候只记得一篇文章在表达什么意思，而忘记
第十二讲matlab稀疏矩阵介绍 Matlab 稀疏矩阵操作l 对于一个 n 阶矩阵，通常需要 n2 的存储空间和正比于 n3的计算时间，当 n 很大时，进行矩阵运算时会占用大量的内存空间和运算时间。l Matlab 支持稀疏矩阵，只存储矩阵的非零元素，这在矩阵的存储空间和计算时间上都有很大的优点。l 在许多实际问题中遇到的大规模矩阵中通常含有大量 0 元素，这样的矩阵称为稀疏矩阵。l 稀疏矩阵及
作者：Julie Tibshirani由于新一代机器学习模型可以将各种内容表示为向量，包括文本、图像、事件等，人们对向量搜索的兴趣激增。 通常称为 “嵌入模型（embedding models）”，这些强大的表示可以以超越其表面特征的方式捕获两段内容之间的相似性。k 最近邻 (kNN) 搜索算法在数据集中查找与查询向量最相似的向量。 与这些向量表示相结合，kNN 搜索为检索开辟了令人兴奋的可能性：
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2024-09-05 10:53:14
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faiss包装与性能对比在NLP的应用中，经常需要用到对向量的搜索，如果向量的数量级非常大，比如1千万，甚至上亿条，普通的方式就满足不了生产需要了，falcebook开源的faiss框架能够解决“海量向量搜索”的问题。在网上也有很多faiss的相关文章，大多都是介绍安装以及对官方demo的运行测试。到底faiss的速度如何，使用内存情况如何，如何把faiss包装成服务与项目结合，带着这些问题，笔者
在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
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2024-03-16 22:38:04
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向量召回采样正样本采样-按热度降采样是一个超参，一般在1e-3~1e-5之间。负样本采样-按热度过采样FM：推荐算法中的瑞士军刀lossPoint-NCEPoint-Sampled Sofxmax lossPair-hinge lossPair-BPRlossList-RankNetList-ListNet理论为什么说，用物料的后验消费数据做召回存在“幸存者偏差”？能将这些消费数据用于排序吗?用来
向量化VectorizationVectorization是使用矩阵计算来代替for循环，以简化计算过程，提高效率。如上式，Σ(...)是一个求和的过程，显然需要一个for语句循环m次，所以根本没有完全的实现vectorization。下面介绍向量化的过程：约定训练数据的矩阵形式如下，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值： g(A)的参数A为一列向量，所以实现g函数时要支持列向
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2024-09-02 16:00:02
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学习向量量化算法1. 聚类算法家族族谱2. 学习向量量化3. 数据准备4. 算法流程5. 代码实现6. 参考文献 1. 聚类算法家族族谱这篇文章主要介绍了：聚类算法的特点，样本间距离，簇之间距离的计算方法以及衡量聚类算法性能的算法。2. 学习向量量化学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）同KMeans算法类似，也是要找一个具有代表性的值代表某一类别。但
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2024-09-11 00:25:16
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变换矩阵点和向量向量的内积向量的外积坐标系的变换齐次坐标变换矩阵求逆 点和向量向量是一个线性空间的元素，是从原点或某点指向空间另一点处的一个箭头。例如，三维空间中的某个向量的坐标可以用 R3 当中的三个数来表示。同时也可以得到某个点的坐标，设一个线性空间的基（e1，e2，e3），这时我们可以得到这个向量在这个基的坐标： 所以可以知道坐标的实际取值，一是和向量本身有关系，而是和坐标系的基有关系。坐标
在《维基》的解释是：矢量（英语：Vector）是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念，指一个同时具有大小和方向的几何对象，因常常以箭头符号标示以区别于其它量而得名。直观上，矢量通常被标示为一个带箭头的线段（如右图）。线段的长度可以表示矢量的大小，而矢量的方向也就是箭头所指的方向。物理学中的位移、速度、力、动量、磁矩、电流密度等，都是矢量。与矢量概念相对的是只有大小而没有方向的标量。 在
准备学习大数据的，先按照自己的学习习惯进行知识储备，看看自己能够坚持多长时间吧？一、高等数学知识1、常数e， e=2.71828 努力回想老师的教导，e的用法很多，最初的印象是对数log^e简写成ln^e，然后这个字符在高中、大学数学出现很多，并且在考试中套用各种公式。2、导数 对导数的记忆就是求导吧，导函数有点印象，多元函数求导好像是大学学的，似乎没学会过（公式背不下来）各种函数的连续性，
0、引言实战中经常遇到的问题：问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？ps：自己搭建的测试环境很难达到这一级别。问题 2：问题 3：我看了很多文章关于 es 集群规划的文章，总感觉乱七八糟的，没有一个统一的规划思路。如何根据硬件条件和数据量来规划集群，设置多少节点，每个节点规划多少分片和副本？Elasticsearch 集群规
丨目录：· 前言· 业界方案· 业务背景· 系统架构· 核心优势· 未来规划· 关于我们前言随着深度学习技术发展，万物皆可用向量表示，向量召回计算已经成为很多算法场景所需的必备能力，其广泛应用在搜索、推荐和广告等业务场景中。阿里妈妈工程平台智能分析引擎团队为了更好地支持智能物料推荐广告场景，针对其吞吐规模大、要求延迟低、查询条件灵活等需求，在 Dolphin 引擎（面向阿里妈
