文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结

目录 1. 前言 2. 构建画像 3. 内容召回的算法 1. 前言 在之前总结过协同过滤的召回通路后,今天我们来总结下召回策略中的重头戏:基于内容的召回通路,也即我们常说的基于标签的召回.这里就要涉及两个一直很流行的词汇:用户画像User Profile和物品画像Item Profile. 说回推荐系统,它的使命就是,要在用户(User)和物品(Item)之间建立连接.那么用户画像和物品画像是否是推荐系统的"银弹"呢?答案肯定不是,但也不能说用户画像一无是处. 用户画像只是推荐系统构建

目录 1. 前言 2. 原理&计算&改进 3. 总结 1. 前言 说完基于用户的协同过滤后,趁热打铁,我们来说说基于物品的协同过滤:"看了又看","买了又买". 如果说协同过滤在推荐系统的召回策略中,占据着非常重要的地位,那么基于物品的协同过滤ItemCF,就是协同过滤的重心. 协同过滤算法诞生于1998年,由亚马逊首先提出,论文是:Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm

一.window滑动窗口 1.概述 Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持,从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作.每次掉落在窗口内的RDD的数据, 会被聚合起来执行计算操作,然后生成的RDD,会作为window DStream的一个RDD.比如下图中,就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算, 这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理,然后过了两秒钟,又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算.所以每个滑动窗口操作,都必须指定 两个参数,窗口长度以及滑动间隔,而且这两个参

网站搜索关键词,往往搜索的结果中,要把用户搜索的词突出显示出来,这就是高亮搜索词的含义.而lucene也恰恰支持这样的操作.在此,我用的是盘古的组件,代码如下: PanGu.HighLight.SimpleHTMLFormatter formatter = new PanGu.HighLight.SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>", "</font>");  构造一个简单的html格式化标准 Pa

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir 

搜索引擎中往往有一个可选的搜索词的列表,当搜索结果太少时,可以帮助用户扩展搜索内容,或者搜索结果太多的时候可以帮助用户深入定向搜索.一种方法是从搜索日志中挖掘字面相似的词作为相关搜索词列表.另一种方法是把用户共同查询的词作为相关搜索词,需要有搜索日志才能实现.[摘自<Lucene In Action>] 下面使用的是第一种方法: package com.tan.code; //省略引入 public class RelateWords { private static final String

//获取出每天前3的搜索词 ArrayList<String> log = new ArrayList<String>(); log.add("2015-10-01,leo,a1,beijing,android"); log.add("2015-10-01,leo,a1,beijing,android"); log.add("2015-10-01,tom,a1,beijing,android"); log.add(&quo

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************

# coding=utf-8 """根据搜索词下载百度图片""" import re import urllib import os def get_onepage_urls(onepageurl): """获取单个翻页的所有图片的urls+当前翻页的下一翻页的url""" try: page = urllib.urlopen(onepageurl) # urllib.urlopen()

一.概述 1.需求分析 数据格式: 日期 用户 搜索词 城市 平台 版本 需求: 1.筛选出符合查询条件(城市.平台.版本)的数据 2.统计出每天搜索uv排名前3的搜索词 3.按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数,倒序排序 4.将数据保存到hive表中 ###数据 keyword.txt 2018-10-1:leo:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo1:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo2:water:b

基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法-K2 2018-04-05 19:34:18 ItsBlue 阅读数 3172更多 分类专栏: 贝叶斯网络 网络结构学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u012558945/article/details/79828434 部分内容取自:[Cooper and Herskovits, 1991] Cooper, G. and Hers

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M

目录 1. 前言 2. 原理 3. 数据及相似度计算 4. 根据相似度计算结果 5. 相关问题 5.1 如何提炼用户日志数据? 5.2 用户相似度计算很耗时,有什么好的方法? 5.3 有哪些改进措施? 6. 总结 1. 前言 协同过滤的思想在推荐系统中,可谓是开山鼻祖般的存在.从推荐系统最初至今,几十年的历程中,协同过滤一直都闪烁着迷人的光芒. 要说为何协同过滤这么重要,就得说说它的优点: 模型通用性强,不需要太多的领域知识 工程实现简单,可以方便的应用到产品中,而且效果还不错 协同过滤主要包括

根据在炼数成金上的学习,将部分代码总结一下在需要的时候可以多加温习.首先根据原理作简要分析.一般推荐系统使用的协同过滤推荐模型:分别是基于ItemCF的推荐模型或者是基于UserCF的推荐模型:首先分析一下基于用户的推荐系统模型:基于用户的协同过滤,通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性做出推荐.简单来讲就是:给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品. 基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐

优化推荐系统的JVM关键参数 -Xmx 设定Java允许使用的最大堆空间.例如-Xmx512m表示堆空间上限为512MB -server 现代JVM有两个重要标志:-client和-server,分别为客户端程序(运行时间短.占用资源少)和服务器端程序(长时间运行.资源密集型)选择合适的JVM配置. -d32和-d64 分别设定为32位和64位模式.在一台64位的机器上,两种都是有效的.尽管通常情况下最好是让JVM自己决定,但32位模式可以降低内在需求(例如引用变成4字节).当然,32位模式下不

介绍: 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱.其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory-based CF)与基于模型的协同过滤技术(Model-based CF).其中基于模型的协同过滤技术中尤为矩阵分解(Matrix Factorization)技术最为普遍和流行,因为它的可扩展性极好并且易

转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月为公司数据挖掘系统做一些根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相

#基于用户的推荐类算法 from math import sqrt #计算两个person的欧几里德距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs(person1): if item in prefs(person2): si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[p

经常看到一些大型的网站会设置相关搜索,即使访客搜索的内容在本站暂时没有,它们也会展示一些其他搜索关键词,引导用户去点击查看,增加pv,提高用户体验:如果没有这些相关搜索,游客没有找到自己想要的内容就直接跳出页面离开你的网站,造成变相损失. 那么我们如何来添加相关搜索呢?我的网站是用dedecms搭建的,织梦cms怎么插入相关搜索呢?其实织梦文章系统已经有集成相关搜索的标签函数{dede:likewords},只是我们没有调用而已.在这里ytkah就为您详解. 调用dedecms相关搜索代码很简单