下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor…

一.概述 1.1 业务背景 vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重,避免给用户重复推荐同一个视频影响体验.在一次推荐请求处理流程中,会基于用户兴趣进行视频召回,大约召回2000~10000条不等的视频,然后进行视频去重,过滤用户已经看过的视频,仅保留用户未观看过的视频进行排序,选取得分高的视频下发给用户. 1.2 当前现状 当前推荐去重基于Redis Zset实现,服务端将播放埋点上报的视频和下发给客户端的视频分别以不同的Key写入Redis ZSet,推荐算法在视频召回…

微信小程序--基于ColorUI构建皮皮虾短视频去水印组件(仅供学习使用) 没错,我是皮友,我想学习舞蹈(/doge)和瑜伽 ,要无水印的那种有助于我加深学习. 1.组件效果展示 2.组件引入准备 https://spider.apisev.cn加入合法request域名列表 如果需要下载视频功能的话,把http://v6-ppx.ixigua.com加入downloadFile合法域名列表 样式基于colorui,请在全局或者组件样式文件内引入colorui 3.组件引入并使用 组件建议在一个…

一.Mahout推荐算法简介 Mahout算法框架自带的推荐器有下面这些: l  GenericUserBasedRecommender:基于用户的推荐器,用户数量少时速度快: l  GenericItemBasedRecommender:基于商品推荐器,商品数量少时速度快,尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好: l  SlopeOneRecommender:基于slope-one算法的推荐器,在线推荐或更新较快,需要事先大量预处理运算,物品数量少时较好: l  SVDRecommender…

推荐算法有基于协同的Collaboration Filtering:包括 user Based和item Based:基于内容 : Content Based 协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于商品的推荐 查看数据u.data 主要用到前3列分别指 用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件主要用户构建物品的相似度矩阵 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/re…

UserCF  本系列文章主要介绍推荐系统领域相关算法原理及其实现.本文以项亮大神的<推荐系统实践>作为切入点,介绍推荐系统最基础的算法(可能也是最好用的)--基于用户的协同过滤算法(UserCF).参考书中P44-50. 1.简述 假设在一个个性化的推荐系统中,用户A需要推荐,那么可以先找到与A有相似兴趣的用户,例如B.C.D把他们喜欢的,用户A没有听说过的物品推荐给A.这种方法被称为基于用户的协同过滤. 2.计算用户相似度 从算法原理中我们可以得到UserCF主要包括两个步骤: 1.找到和…

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…

//加载需要的包 import org.apache.spark.rdd._ import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating, MatrixFactorizationModel} //读取数据 val ratings = sc.textFile("D:/BaiduYunDownload/machine-learning/movielens/medium/ratings.dat").map { line => va…

毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西.但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样"套路化"的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征. 之前我们手动构建了一个小型的神经网络,解决了机器学习的分类问题,本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同…

主要内容: 1.k近邻 2.python实现 1.什么是k近邻(KNN) 在入门-1中,简单地实现了基于用户协同过滤的最近邻算法,所谓最近邻,就是找到距离最近或最相似的用户,将他的物品推荐出来. 而这里,k近邻(K Nearest Neighbor)的意思就是,找出最近或最相似的k个用户,将他们的评分(相似度权重求和)最高的几个物品进行推荐. 2.python实现 代码中有两个数据集, 一个是直接写在的代码中的users: 一个是包含在BX-Book-Ratings.csv.BX-Books.c…