Librec的AoBPR算法实现:(基于1.3版本) 要用AoBPR,但是没有找到相应的配置文件,应该怎么办呢?       ——因为用的是1.3版本,所以没有,2.0版本有的.[跟BPR参数一样,就多一个-lambda,用来控制物品分布.lambda在2.0中默认是设置为500.] 2.0版本还是没有找到AoBPR.conf: 原先1.3版本的所有的.conf是在demo文件夹里面,可是我发现2.0版本的没有demo这个文件夹.??——2.0遵循基本的maven架构规范,配置被放到resour…

先前的是:推荐系统之 BPR 算法及 Librec的BPR算法实现[1] LibREC源码里的BPR算法的输入比较是:“(购买+点击)v.s.没出现的”,先前有修改过一次是让输入比较对为:“购买v.s. 点击”. 现在的情况是:以上二者结合起来,即比较对是:“(购买+点击)v.s.没出现的”+“购买v.s. 点击”的比较对.   就比如,购买了1,点击了2,而未出现的设为3和4(隐式 item). 原先代码默认的比较对比较方式(正样本>负样本)是:1>3:1>4:2>3:2>…

[推荐系统之 BPR 算法] 1.关于BPR的论文原文: BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 2.参考1:论文快读 - BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback   (该博主的网站不错,尤其论文快读模块) 3.参考2:结合librec源代码读论文:Bayesian personalized ranking系列方法 (该博主的网站亦不错) [Li…

1.      k近邻(k-NearestNeighbor)算法介绍及在推荐系统中的应用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179 k近邻(k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类和回归方法.分类问题的k近邻法即给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中.(这就类似于现实生活中少数服从多数的思想) 算法注意点:K值选取(过小容易过拟合,过大大大降低预测准确…

LibRec是一个用于实现推系统 RS 的Java库包,实现推荐系统的两个经典问题: rating prediction(评分排行预测) 和 item ranking (项目排行),其内置了经典的机器学习算法.目前支持很多推荐算法包括:UserKNN, ItemKNN, RegSVD, PMF, SVD++, BiasedMF, BPMF, SocialMF, TrustMF, SoRec, SoReg, RSTE, TrustSVD等 官网:A Leading Java Library for…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不…

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为…