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推荐系统论文之序列推荐：KERL

KERL: A Knowledge-Guided Reinforcement Learning Modelfor Sequential Recommendation 摘要 ‍时序推荐是基于用户的顺序行为,对未来的行为进行预测的任务.目前的工作利用深度学习技术的优势,取得了很好的效果.但是这些工作仅专注于所推荐商品的局部收益,并未考虑该商品对于序列长期的影响. 强化学习(RL)通过最大化长期回报为这一问题提供了一个可能的解决方案.但是,在时推荐场景中,用户与商品交互的稀疏性,动态性增加了强化学习的…

基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms” .

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm…

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&…

（读论文）推荐系统之ctr预估-NFM模型解析

本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic…

二、多线程基础-乐观锁_悲观锁_重入锁_读写锁_CAS无锁机制_自旋锁

1.10乐观锁_悲观锁_重入锁_读写锁_CAS无锁机制_自旋锁1)乐观锁:就像它的名字一样,对于并发间操作产生的线程安全问题持乐观状态,乐观锁认为竞争不总是会发生,因此它不需要持有锁,将 比较-设置 这两个动作作为一个原子操作尝试去修改内存中的变量,如果失败则表示发生冲突,那么就应该有相应的重试逻辑.     乐观锁(Optimistic Lock):顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本…

[转] 基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社…

基于Spark ALS构建商品推荐引擎

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式…

基于lucene实现自己的推荐引擎

基于lucene实现自己的推荐引擎 推荐常用算法之-基于内容的推荐 推荐算法…

浏览器禁用Cookie,基于Cookie的会话跟踪机制失效的解决的方法

当浏览器禁用Cookies时.基于Cookie的会话跟踪机制就会失效.解决的方法是利用URL重写机制跟踪用户会话. 在使用URL重写机制的时候须要注意.为了保证会话跟踪的正确性,全部的链接和重定向语句中的URL都须要调用encodeURL()或encodeRedirectURL()方法进行编码.另外,因为附加在URL中的SessionID是动态产生的,对于每个用户都是不同的.所欲对于静态页面的相互跳转,URL重写机制就无能为力了.可是,我们也能够通过将静态页面转换为动态页面来解决问题. 在web…

nginx第三方模块---nginx-sticky-module的使用（基于cookie的会话保持）

目前的项目网站架构中使用了F5和nginx,F5用来做负载均衡,nginx只用作反向代理服务器.最近应客户的要求准备去掉F5,使用软负载.大家都知道nginx抗并发能力强,又可以做负载均衡,而且使用nginx对我们目前的网站架构不会有大的变动,所以首选方案是nginx.但问题来了,nginx在会话保持这方面比较弱,用ip_hash做会话保持有很大的缺陷,它是通过客户端ip来实现,根据访问ip的hash结果分配请求到后端的app服务器,负载不会很均匀.之前在一个小项目前中使用过这种方法,已经得到验…