目录 符号说明 示例数据 一.Hit Rate 二.Recall 三.NDCG 符号说明 \(top\_k\): 当前用户预测分最高的k个items,预测分由高到低排序 $pos$: 当前用户实际点击过的items \(N\): 测试用户数量 示例数据 N = 4 | len(top_k & pos) | len(pos) | 预测中(四声)的item在top_k中的位置(1为预测中,长度为用户实际点击过的items长度) | ---- | ---- | ---- | | 1 | 2 | 1 0

SVD在餐馆菜肴推荐系统中的应用 摘要:餐馆可以分为很多类别,比如中式.美式.日式等等.但是这些类别不一定够用,有的人喜欢混合类别.对用户对菜肴的点评数据进行分析,可以提取出区分菜品的真正因素,利用这些因素我们可以估计人们对没去过的餐厅的看法.提取这些信息的方法就是SVD(Singular Value Decomposition).本文首先介绍SVD的数学原理,然后简单介绍推荐系统的相关原理,最后通过python编程实现简单的基于协同过滤的菜肴推荐系统. 关键词:SVD:推荐系统:python:

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

在前一篇文章中,我们已经对Enterprise Integration Pattern中所包含的各个组成进行了简单地介绍.限于篇幅(20页Word以内),我并没有深入地讨论各个组成.但是如果要真正地按照Enterprise Integration Pattern搭建一个系统,仅仅是了解它们实际上还差得很远.因此在本文中,我将会对Enterprise Integration Pattern中较容易产生混淆的部分以及一些系统搭建时常常使用的一些方法进行介绍. 寻找最优的解决方案 相信您在读前一篇文章

一个开源的,高可靠,可扩展的分布式计算框架 解决的问题 1 海量数据的存储(HDFS) 2海量数据的分析(Mapreduce) 3 分布式资源调度 (Yarn) 应用场景 日志分析,基于海量数据的在线应用,推荐系统,计算广告,复杂算法,网盘,搜素引擎,,,, 一 HDFS 动态增加,自动备份 二 mapreduce 分而治之,并行计算框架 三 Yarn CPU 内存的分配,资源调度和任务调度管理

1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.   Jaccard index是用来计算相似性,也就是距离的一种度量标准.假如有集合A.B,那么,     也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同

一.背景 号到北大去听hulu的讲座<推荐系统和计算广告在视频行业应用>,想到能见到传说中的项亮大神,特地拿了本<推荐系统实践>求签名.讲座开始,主讲人先问了下哪些同学有机器学习的背景,我恬不知耻的毅然举手,真是惭愧.后来主讲人在讲座中提到了最小二乘法,说这个是机器学习最基础的算法.神马,最基础,我咋不知道呢! 看来以后还是要对自己有清晰认识.    回来赶紧上百度,搜了下什么是最小二乘法.    先看下百度百科的介绍:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误

奇异值分解(Singular Value Decompositon,SVD),可以实现用小得多的数据集来表示原始数据集. 优点:简化数据,取出噪声,提高算法的结果 缺点:数据的转换可能难以理解 适用数据类型:数值型数据 SVD最早的应用之一是信息检索,我们称利用SVD的方法为隐形语义索引(LSI)或者隐形语义分析(LSA). 在LSI中,一个矩阵是有文档和词语组成的.当我们在该矩阵上应用SVD的时候,就会构建出多个奇异值.这些奇异值代表了文档中的概念或者主题,这一特点可以用于更高效的文档检索.

SimHash 事实上,传统比较两个文本相似性的方法,大多是将文本分词之后,转化为特征向量距离的度量,比如常见的欧氏距离.海明距离或者余弦角度等等.两两比较固然能很好地适应,但这种方法的一个最大的缺点就是,无法将其扩展到海量数据.例如,试想像Google那种收录了数以几十亿互联网信息的大型搜索引擎,每天都会通过爬虫的方式为自己的索引库新增的数百万网页,如果待收录每一条数据都去和网页库里面的每条记录算一下余弦角度,其计算量是相当恐怖的. 我们考虑采用为每一个web文档通过hash的方式生成一个指纹

众所周知,深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法.但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像.语音.文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性.比如,图像中会有大量的像素与周围的像素比较类似:文本数据中语言会受到语法规则的限制.CNN对于空间特征有很好的学习能力,正如RNN对于时序特征有强大的表示能力一样,因此CNN和RNN在上述领域各领风骚好多年. 在Web-scale的搜索.推荐和广告系统中,特征数据具有高维.稀疏.多

(一):次优最近邻:http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search 有少量修改:如有疑问,请看链接原文.....1.Survey:Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search,similarity search orclosest point search, is anoptimization problem for finding closest (or mo

参考: http://stackbox.cn/2018-12-factorization-machine/ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1641085157432717824&wfr=spider&for=pc https://www.baidu.com/link?url=IyTHH8OFv6c1-Tl9IBQRZ4vsFh5S6lDCNEsYjhnttFycgRr0gms3ZEL6wHl5KpxUG03j0shtg7FfSqRN_uWRrq&

Graph Embedding是推荐系统.计算广告领域最近非常流行的做法,是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸:并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果. word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法,但二者都是建立在"序列"样本(比如句子.推荐列表)的基础上的.而在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构.典型的场景是由用户行为数据生成的物品全局关系图,以及加入更多

[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代码 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 问题 0x02 相关概念 2.1 one-hot编码 2.2 转换 2.3 Embedding层 2.3.1 意义 2.3.2 常规作用 2.3.3 如何生成 2.4 Embedding与深度学习推荐系统的结合 2.4.1 重要性 2.4.2 预训练方法

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推

http://www.huxmarket.com/detail/2966 DSP场景假定前提: 以CTR预估为例,向广告主以CPC(OCPC)方式收费,向ADX以CPM方式付费.投放计划受预算限制,在这种情况下,一般含有约束目标(如最小化eCPC,最小化转化成本等). DSP如何赚钱: 成本:从ADX手中购买impression的支出(主要技术:bid optimization) 收入:从广告主手中得到的点击事件收费(主要技术:CTR/CVR prediction) paper: https:/

小明刚刚入职淘宝,老大给他交代了一个简单的任务,实现一个简易的商品推荐系统. 这个商品推荐系统的需求如下: 一共有 n 件商品可以被推荐,他们的编号分别为 1 到 n.每件商品都有一个价格,编号为 i的商品价格为 pi​ 元. 现在需要给用户推荐尽可能多的商品,但是要保证按照编号上升的顺序给用户依次推荐商品,并且,相邻商品 的价格之差的绝对值不能超过 d.注意,第一个推荐的商品价格没有限制. 输入格式 输出格式 对于每组数据,输出一行一个整数,表示最多能推荐的商品个数. 样例输入 2 6 3 5

1.引言 许多网站都喜欢让用户点击“喜欢/不喜欢”,“顶/反对”,也正是这种很简单的信息也可以利用起来对用户进行推荐!这里介绍一种基于网络结构的推荐系统! 由于推荐系统深深植根于互联网,用户与用户之间,商品与商品之间,用户与商品之间都存在某种联系,把用户和商品都看作节点,他(它)们之间的联系看作是边,那么就很自然地构建出一个网络图,所以很多研究者利用这个网络图进行个性化推荐,取得了不错的效果! 2.二部图 上面就是一个二部图:分为连个部分,圆圈代表的节点为一部分,方块代表的节点为另一部分,二部图

因为工作需要,最近一直在关注计算广告学的内容.作为一个新手,学习计算广告学还是建议先看一下刘鹏老师在师徒网的教程<计算广告学>. 有关刘鹏老师的个人介绍:刘鹏现任360商业产品首席架构师,负责 360 商业化变现的产品和技术.曾任微软亚洲研究院研究员.雅虎北京研究院高级科学家 ( 负责全球搜索广告.受众定向广告.个性化内容等项目 ) . MediaV 首席科学家 ( 负责算法和数据平台 ) .以及搜狐集团研究院负责人,WOT 技术峰会特约讲师. 广告其实是大数据的产物,是大数据最实际的应用.我

上回说到用F#来写爬虫,这只是F#学习第一阶段的第一步.最开始,就对第一阶段做了这样的安排: 1.爬虫爬取AV数据 2.数据处理和挖掘 3.数据可视化(使用ECharts) 4.推荐系统 第一步很快就搞完了,整个爬虫下载.解析和格式处理的代码,加起来几百行,爬了两个晚上.最终的数据是20G左右的图片和一份极简的data(大约50M).包含三万多女优信息,八万多AV信息,以及各种分类.出品商.导演什么的. 数据分析有一个很重要的点:不要为了分析而分析.所以,第二步和第三步简单玩下就过了. 重点是第

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web