概要: 推荐系统通过信息获取技术解决在线的个人的消息.产品或者服务的推荐问题.这些系统,特别是基于k临近协同过滤算法,在网络上取得了广泛的成功.可用信息和访问人数的巨大增加成了推荐系统一个难题.基于商品的协同过滤推荐算法应运而生,通过分析用户特征矩阵计算推荐信息.本文主要分析不同的基于商品的推荐算法,还会同k临近过滤算法比较,同时提供比现存最好的基于用户算法更好的算法. 一.协同过滤算法分类 协同过滤算法主要分为:1.基于存储 2.基于模型 基于存储:它利用整个用户商品数据来产生预测,使用静态的…

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…

ABSTRACT 主要点为用MLP来替换传统CF算法中的内积操作来表示用户和物品之间的交互关系. INTRODUCTION NeuCF设计了一个基于神经网络结构的CF模型.文章使用的数据为隐式数据,想较于显性数据,implicit feedback更容易获取但比较难处理.文章的主要贡献有以下三点: (1) 使用神经网络结构对用户以及物品的latent features进行建模,设计了一个通用的NCF框架. (2)  文章证明了MF是NCF的一个特例,使用MLP赋予NCF获取高阶非线性交互的能力.…

    Collaborative filtering, 即协同过滤,是一种新颖的技术.最早于1989年就提出来了,直到21世纪才得到产业性的应用.应用上的代表在国外有Amazon.com,Last.fm,Digg等等.      最近由于毕业论文的原因,开始研究这个题目,看了一个多星期的论文与相关资料之后,决定写篇总结来总结一下最近这段时间资料收集的成果.  在微软1998年的那篇关于协同过滤的论文[1]中,将协同过滤分成了两个流派,一个是Memory-Based,一个是Model-Based…

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

<Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks>论文阅读 (i)问题背景: 工业界的推荐系统/广告系统现在都会用embedding技术生成物品/用户的向量.通俗点讲就是build一个向量嵌入层,把带有原始特征的输入向量转换成一个低维度的dense向量表示.推荐系统的模型一般有向量嵌入层和深度模型层两部分组成,向量嵌入层的…

原文链接:推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型 近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分…

http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643 〇.说明 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 一.引入 推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了.不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是入门水平的总结罢了. (本文所用测试数据是movielens…

从本篇开始,将深入CI框架的内部,一步步去探索这个框架的实现.结构和设计. Common.php文件定义了一系列的全局函数(一般来说,全局函数具有最高的加载优先权,因此大多数的框架中BootStrap引导文件都会最先引入全局函数,以便于之后的处理工作). 打开Common.php中,第一行代码就非常诡异: if ( ! defined('BASEPATH')) exit('No direct script access allowed'); 上一篇(CI框架源码阅读笔记2 一切的入口 index…

7索引 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 对于频繁使用查询,…

2 Mongodb CRUD 操作 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shar…

javascript高级程序设计阅读笔记(一) 工作之余开发些web应用作为兴趣,在交互方面需要掌握javascript和css.HTML5等技术,因此读书笔记是必要的. javascript简介 JavaScript一种直译式脚本语言,是一种动态类型.弱类型.基于原型的语言,内置支持类型.它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能. 文档对象模型 DOM doc…

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用…

Implicit rating and item based filtering Explicit rating: 用户明确的对item评分 Implicit rating:反之 明确评分所存在的问题: 1. 用户懒惰,不评分 2.用户可能撒谎或者只给出部分信息 3. 用户不会在更新他们的评分无论感觉产品是好还是差 不明确评分所存在的问题: 1.为自己的朋友或亲人购买礼物 2.两个人(couple)共用同一个用户名浏览网站或购买东西 Implicit data:(仅仅浅浅列出一些例子) 网页内容…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (三),这个写了三篇,基本都是写QR分解,然后矩阵进过处理得到U或者M的过程,但是还是没有讲出个所以然来.mahout官网上说其是根据这篇文献得来的Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize,本来我是想…

从本篇開始.将深入CI框架的内部.一步步去探索这个框架的实现.结构和设计. Common.php文件定义了一系列的全局函数(一般来说.全局函数具有最高的载入优先权.因此大多数的框架中BootStrap引导文件都会最先引入全局函数,以便于之后的处理工作). 打开Common.php中,第一行代码就很诡异: if ( ! defined('BASEPATH')) exit('No direct script access allowed'); 上一篇(CI框架源代码阅读笔记2 一切的入口 index…

title: libevent源码阅读笔记(一):libevent对epoll的封装 最近开始阅读网络库libevent的源码,阅读源码之前,大致看了张亮写的几篇博文(libevent源码深度剖析 http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/4957667 ),对libevent网络库有了总体上的认识,然后开始源码的阅读. 与整体把握不同,我是先从局部开始阅读libevent的源码,当然,前提是我已经大致了解了整个libevent的框架结构,今…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

<Thinking In Java>阅读笔记 前四章:对象导论. 一切都是对象. 操作符. 控制执行流程 public在一个文件中只能有一个,可以是一个类class或者一个接口interface >一旦创建一个引用,就希望它能与一个新的对象相关联: String s = "hello"; String s = new String("hello"); s:遥控器(引用) “hello”:电视机(对象) 数据存储在: 寄存器:最快的存储区,在处理器内…

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa…

目录 Mybatis--Source阅读笔记 兵马未动,日志先行 异常 缓存 回收机制适配器 回收机制优化缓存 事务缓存 调试型缓存--日志缓存 解析 类型处理器 IO VFS Resource ResolverUtil 数据源 unpooledDataSource PooledDataSource JndiDataSource 事务 反射 对象工厂 调用者 wrapper session DefaultSqlSessionFactory DefaultSqlSession Configurat…

<C# 6.0 本质论> 阅读笔记   阅读笔记不是讲述这本书的内容,只是提取了其中一部分我认为比较重要或者还没有掌握的知识,所以如果有错误或者模糊之处,请指正,谢谢! 对于C# 6.0才有的新语法基本都有标记,开发的时候要注意使用,以免造成不兼容现象. 一.第一章 1.控制台中可以使用,其会在每一次输入的时候获取键盘输入的值.可以用Console.ReadKey().KeyChar获取输入的字符. void UseReadKey() { var a = Console.ReadKey().K…

Spark源代码阅读笔记之DiskStore BlockManager底层通过BlockStore来对数据进行实际的存储.BlockStore是一个抽象类,有三种实现:DiskStore(磁盘级别的持久化).MemoryStore(内存级别的持久化)和TachyonStore(Tachyon内存分布式文件系统级别的持久化). DiskStore通过DiskBlockManager来实现Block和相应磁盘文件的映射关系,从而将Block存储到磁盘的文件里.DiskBlockManager依据YA…

[论文标题]AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering (WWW'15) [论文作者]Suvash Sedhain †∗ , Aditya Krishna Menon †∗ , Scott Sanner †∗ , Lexing Xie ∗† [论文链接]Paper(2-pages // Double column) <札记非FY> ====================首先,AutoEncoder 是什么?[ref-1]=======…

阅读笔记——<How a Facebook rejection pushed me to start and grow a profitable business in 12 months> 作者:一只年轻的猫 日期:2019年11月24日 简介 作者,一个有着不错薪水的CTO(I was and still am the Data CTO).收到了FaceBook的面试邀请,参加了,但是第二轮淘汰了,随后决定找回自己的编程技能,于是利用闲暇时间制作了pixelixe.com网站,一个图片编辑…

阅读笔记 初始化 变量定义指定了变量的类型和标识符,也可以为对象提供初始值.定义时指定了初始值的对象被称为是 已初始化的.C++ 支持两种初始化变量的形式:复制初始化和 直接初始化.复制初始化语法用等号(=),直接初始化则是把初始化式放在括号中:int ival(1024); // direct-initializationint ival = 1024; // copy-initialization使用 = 来初始化变量使得许多 C++ 编程新手感到迷惑,他们很容易把初始化当成是赋值的一种形式…

是由一篇 IJCAI2016 扩的期刊. 该篇会议论文的阅读笔记[传送门] 期刊扩充的部分:P-SI2DL 1.问题描述: 在会议论文中介绍的SI2DL方法采用了视频三元组作为视频关系(是否匹配)的逻辑结构,即:<i, j, p> 满足 xi 和 xj 的距离小于 xi 和 xp 的距离. 但这个忽视了部分特殊情况,如下图: 上图演示了SI2DL通过距离矩阵将三元组之间的距离关系展现出来,(a)中只有 <i, j, p> 满足了三元组要求(即存在一个样本闯入了相匹配的视频样本距离领…

协同过滤 collaborative filtering 人以类聚,物以群分 相似度 1. Jaccard 相似度 定义为两个集合的交并比: Jaccard 距离,定义为 1 - J(A, B),衡量两个集合的区分度: 为什么 Jaccard 不适合协同过滤?-- 只考虑用户有没有看过,没考虑评分大小 2. 余弦相似度 根据两个向量夹角的余弦值来衡量相似度: 为什么余弦相似度不适合协同过滤?-- 不同用户各自评分总和不一样,导致评分占总比不一样,可能计算出和事实相反的结果. 3. Pearson…

伴随着七天国庆的结束,紧张的学习生活也开始了,首先声明,阅读笔记随着我不断地阅读进度会慢慢更新,而不是一次性的写完,所以会重复的编辑.对于我选的这本   <火球 UML大战需求分析>,首先,为什么选择这本书呢,其实,最开始我选择的是<实用软件需求分析>,可是后来大概看了<火球 UML大战需求分析>这本书前序之后啊,发现了,书中的作者一开始和我们有着一样的困扰,就象我们大学刚学到UML之后,学完一考试,考试前一复习,考完之后,就随手扔到了一边去.因为对于我们没有经历过正规…

http://www.agner.org/optimize/#manuals 阅读笔记Optimizing software in C++   7. The efficiency of different C++ constructs 栈的速度快是因为,总是反复访问同一段地址,如果没有大的数组,肯定实在L1 cahce中. 全局静态区,global,static变量,float constants, string constants, array initializer lists,switch…