这节课时郭强的三维课.他讲的是MAYA和max .自己对这个也不怎么的感兴趣.而且这个课感觉属于数字媒体.自己对游戏,动画,这些东西一点都不兴趣,比如大一的时候刚开学的时候,张瑞的数字媒体的导论课.还有就是秀霞的动画课,自己记录一下自己的思想我在网上看见了这样一个说法,说的是跟着本科生导师做项目.就比如一个人说的,先找一个APP运行一遍,然后再这个基础上修改,各种的粘贴代码.是继续的做这个项目,还是学一点计算机的基础知识了.开始写算法,亚马逊的协同过滤算法 第一:初次印象,进入一个网站的时候,可…

协同过滤(Collaborative Filtering,CF)算法是一种常用的推荐算法,它的思想就是找出相似的用户或产品,向用户推荐相似的物品,或者把物品推荐给相似的用户.怎样评价用户对商品的偏好?可以有很多方法,如用户对商品的打分.购买.页面停留时间.保存.转发等等.得到了用户对商品的偏好,就可以给用户推荐商品.有两种方法:用户A喜欢物品1,商品2和物品1很相似,于是把物品2推荐给用户A:或者用户A和用户B很类似,B喜欢商品2,就将商品2推荐给用户A.所以协同过滤分为两类:基于用户的协同过滤…

算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某个兴趣相投.拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的,进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要. 协同过滤常被应用于推荐系统.这些技术旨在补充用户—商品关联矩阵中所缺失的部分. MLlib 当前支持基于模型的协同过滤,其中用户和商品通过一小组隐性因子进行…

  一.概念 协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法.   基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法 1.1.以用户为基础(User-based)的协同过滤 用相似统计的方法得到具有相似爱好或者兴趣的相邻用户,所以称之为以用户为基础(User-based)的协同过滤或基于邻居的协同过滤(Neighbor-based Collaborative Filtering). 具体步骤为: 1.收集用户信息收集可以代表用户兴趣的信息.一般的网站系统使用评分的方式或是给予评…

[论文标题]Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering (2003,Published by the IEEE Computer Society) [论文作者]Greg Linden,Brent Smith,and Jeremy York • Amazon.com [论文链接]Paper (5-pages // Double column) [Info] 亚马逊是推荐系统领域最具代表性的公司之一.(还有一家是N…

基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集…

亚马逊每一次变动总能在跨境圈里掀起一场场风波,最近A9算法的更新更是牵动着不少卖家的心. A9算法是亚马逊运行的内核算法,只要消费者在亚马逊上面搜索了商品,那么他就已经开始使用了A9算法,通过分析每一位客户的行为记录,亚马逊就可以尽可能精准的向消费者推荐其需要的商品. A9算法的核心 1.从大量的产品“目录”中选出相关的结果.2.将这些排序为“最相关”的结果推荐给用户. A9算法的影响因素 为了让客户能最快最精确的搜索到"想要购买的产品",亚马逊会分析每一个客户的行为并记录. 简而言之…

流量控制与令牌桶算法|James Pan's Blog  https://blog.jamespan.me/2015/10/19/traffic-shaping-with-token-bucket 服务治理---限流(令牌桶算法) - googlemeoften - 博客园  http://www.cnblogs.com/googlemeoften/p/6020718.html 一年一度的「双 11」又要到了,阿里的码农们进入了一年中最辛苦的时光.各种容量评估.压测.扩容让我们忙得不可开交.洛阳…

Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称.由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出. [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式.该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效,而且其精确度与其它复杂费时的算法相比也不相上下. [2]. 该系列算法也被用来改进其它算法.[3][4]. 目录   [隐藏] 1 协同过滤简介及其主要优缺点2 Item-based协同过滤 和 过适3 电子商务…

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍 基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,…

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织…

  基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的…

实验目的 初步认识推荐系统 学会用mapreduce实现复杂的算法 学会系统过滤算法的基本步骤 实验原理 前面我们说过了qq的好友推荐,其实推荐算法是所有机器学习算法中最重要.最基础.最复杂的算法,一个推荐系统的架构,需要综合考虑离线计算.实时计算.需要用到的技术可能还有Flume.Kafka.Redis.Storm.Spark,算法包括ALS矩阵分解.协同过滤.线性回归.余弦相似度等. 1.协同过滤 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投.拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_136 时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式. 那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法…

高性能计算(HPC)和云计算曾是两个"平行世界",各自演绎着精彩,却鲜有交集. 传统上,HPC主要应用于大规模计算,如天气预报.石油勘探.药物研发等.这些任务通常借助超级计算机或计算集群运行,需要很多特殊的软硬件来加速节点间通讯并提升性能和可靠性,自成一统的同时也阻碍了拥抱新技术.新平台的步伐. 云计算在诞生初期掀起了虚拟化的浪潮,甚至尝试过与HPC亲密接触,但终因性能损耗和网络延时而失之交臂.伴随亚马逊等云平台的迅猛发展,通用计算领域几乎已变成云的天下,千行百业都在基于云底座进行数字…

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到…

对于多数求职者而言,面试好似一个迷局.你去了,见了几个面试官,答了一堆问题,然后,或两手空空离开,或幸运地拿到录用通知. 你有没有想过: 面试结果是怎么得出的? 面试官会不会互相交流? 公司最看重哪些方面? 好了,不用再挖空心思,再三思索了,我来告诉你. 在本章,我们邀请了来自顶尖科技公司(微软.亚马逊.谷歌.苹果.Facebook及雅虎)的面试专家来为大家答疑解惑,揭秘面试中的那些事儿. 这些专家会让我们了解各家公司的面试流程,帮助还原那些发生在面试会议室之外的事情,以及面试结束后的事项. 这…

HTML5游戏开发进阶指南(亚马逊星畅销书,教你用HTML5和JavaScript构建游戏!) [印]香卡(Shankar,A.R.)著 谢光磊译 ISBN 978-7-121-21226-0 2013年9月出版 定价:79.00元 412页 16开 编辑推荐 在一名专业的游戏开发者指导下,你将开发出两款完整的HTML5游戏:一款与<愤怒的小鸟>类似,基于Box2d物理引擎的策略益智类游戏和一个包括单位.建筑.路径导航.人工智能.多玩家对战模式的即时战略(RTS)游戏.开发游戏的过程中,你将学…

说到个性化,亚马逊无疑是挖掘与利用数据为消费者打造个性化网购体验的先驱之一.而现在,几乎所有的公司和网站都在利用更加个性化的推荐算法为用户提供更好的购物和浏览体验. 亚马逊近年来尤其重视将其个性化特性延伸至其平台卖家,同时覆盖前端消费者体验和后端系统. 我们近日采访了亚马逊Marketplace副总裁兼总经理彼得•法里西(Peter Faricy),了解他和他的团队是如何为覆盖全球10个市场的200万第三方卖家提供个性化服务的.在接受采访之前,法里西先介绍了一下亚马逊Marketplace的一些…

用户选择云计算平台构建应用程序的一个重要原因是高弹性的云平台和可扩展性. 面向Internet应用程序通常需要支持用户使用大量,但要建立一个高度可扩展.具有一定的挑战,高度可用的应用程序,只有立足AWS云平台构建应用程序,可以相对简化的东西.此次网络研讨会将讨论如何利用的特点,充分利用怎样的云平台和AWS的相关服务来构建一个能够支撑千万级用户的应用. 通过讨论不同用户数量级别的应用需求和架构特点.然后结合不同的AWS的服务来满足用户訪问.并终于逐渐把架构优化成为能够支持千万级用户的设计.这个演讲…

VE劲爆内幕大揭秘!“仿牌+Amazon VE”跟卖之路 Amazon Vendor Express 是Amazon.com2015年下旬推出的新的供应商平台,商家通过这个平台可以把产品卖给Amazon公司,然后产品在Amazon.com上是以“Sold by and ship from Amazon”销售的,也就是亚马逊自营产品.这就有了亚马逊的背书!亚马逊在卖东西,而不是商家再卖东西,和京东自营差不多. 然而正规做亚马逊供应商毛利低得可令,聪明的我们大玩起黑科技,VE账号一大特点就是耐操,无…

11月30日-12月3日,由msup主办的第七届全球软件案例研究峰会(以下简称为TOP100Summit)将在北京国家会议中心举办.本届峰会以“释放AI生产力,让组织向智能化演进”作为开幕式主题, 4天的干货分享,18个主题方向,100+精选案例,旨在帮助高端IT从业者,解决平时无法解决的技术问题和疑惑,提升工作效率,实现技术认知上的提升,掌握本年度最前沿的科技. 此次大会我们不仅邀请了数百位国内知名大厂专家,还邀请了Google.微软.Linkedln.Uber.亚马逊.Zillow.GitL…

国外物联网平台(1)——亚马逊AWS IoT 马智 平台定位 AWS IoT是一款托管的云平台,使互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互. AWS IoT可支持数十亿台设备和数万亿条消息,并且可以对这些消息进行处理并将其安全可靠地路由至 AWS 终端节点和其他设备.应用程序可以随时跟踪所有设备并与其通信,即使这些设备未处于连接状态也不例外. 使用AWS Lambda.Amazon Kinesis.Amazon S3.Amazon Machine Learning.Amazon Dyna…

  本文编辑:Cynthia 2017年,人工智能的消费产品落地聚焦在了智能音箱上,谷歌.亚马逊纷纷推出智能音箱产品,国内的阿里巴巴推出天猫精灵,小米推出小米AI音箱.智能音箱通过语音可以发出指令,未来可能成为智能家居的入口,通过语音控制家里的其他智能设备. 几个月前谷歌的语音识别应用推出支持个性化语音识别功能,而本周三,也就是10月11日,亚马逊的Echo音箱也具备了这项功能. 当不同的人对着音箱说话时,可以自动识别身份,提供比如个人专属的音乐播放列表.个性化购物等功能.总之,可以通过声音来识…

开源软件中有大量专家构建的代码,大大节省了开发人员的时间和成本,热衷于开源的大厂们总是能够带给我们新的惊喜.2016年9月GitHub报告显示,GitHub已经有超过 520 万的用户和超 30 万的组织.这十二个月以来,有超过 81 万的人发起了人生第一个 PR,更有 280 万人创造了他自己的第一个仓库,而中国,成为新注册增长最多的国家. Facebook开源项目负责人曾说过: 一是开源能够帮助他人更快地开发软件,促进世界创新,主要是社会价值层面的考虑.二是开源能够倒逼Facebook的工程…

Google.亚马逊.微软 .阿里巴巴开源软件一览 大公司为什么要发布开源项目?一是开源能够帮助他人更快地开发软件,促进世界创新,主要是社会价值层面的考虑.二是开源能够倒逼工程师写出更好的代码.三是开源能够更有效利用社区的力量,帮助企业一起解决难题.开源,让世界更美好. Google,亚马逊,微软,和阿里巴巴都是体量最大的几个互联网公司,也都是作为云厂商的几个大玩家. 在这几家技术公司的合力推动之下,云计算的时代真正来到了我们身边.优秀的技术公司不会缺少自己的技术思考,这些思考有些深藏在云端,我…

平台定位 AWS IoT是一款托管的云平台,使互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互. AWS IoT可支持数十亿台设备和数万亿条消息,并且可以对这些消息进行处理并将其安全可靠地路由至 AWS 终端节点和其他设备.应用程序可以随时跟踪所有设备并与其通信,即使这些设备未处于连接状态也不例外. 使用AWS Lambda.Amazon Kinesis.Amazon S3.Amazon Machine Learning.Amazon DynamoDB.Amazon CloudWatch.AWS…

“ 谷歌依靠时报的内容吸引了数十亿点击量,而时报使用它们的搜索算法来引入流量.但是两者中显然谷歌拥有更大的权力.它如同地主一样统治着互联网的一个关键领域,而时报就相当于那块草地上的佃农.我们的结局从一开始就注定了.” 互联网四大 作者: ［美］Scott·Galloway(斯科特·加洛韦) 出版社: 湖南文艺出版社 副标题: 亚马逊.苹果.脸书和谷歌的隐藏基因 译者: 郝美丽 出版年: 2019-6-30 页数: 264 定价: 58.00 装帧: 精装 ISBN: 9787540492403…

今天听人说,因为用Authenticator App做亚马逊两步验证造成了帐号关联…… 我给大家解释一下Authenticator的实现原理,作为计算机专业科班出身的我,此次从各方面了解并经过自己亲测.已证实:用Authenticator App做亚马逊两步验证造成关联的说法确实不成立! 在说Authenticator原理之前,我先科普下亚马逊的关联原则:除了账户信息资料(身份证明.信用卡.收款帐号.电话号码.地址等)和 产品信息内容等关联因素之外,登录帐号的设备的IP地址.网卡MAC地址.浏览…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第29篇文章,我们来聊聊SVD在上古时期的推荐场景当中的应用. 推荐的背后逻辑 有没有思考过一个问题,当我们在淘宝或者是某东这类电商网站购物的时候.我们一进首页,就会看到首页展出了很多商品.这些商品往往质量很高,很吸引人,一旦逛起来可能就没个结束.那么问题来了,电商平台拥有那么多商品,它是怎么知道我们可能会喜欢什么样的商品的呢?这背后的逻辑是什么? 简单来说在这背后,平台端的算法做了两件事情,第一件事情是召回,第二件…