- 学习总结 协同过滤（Collaborative Filtering）及其衍生的模型，和深度学习推荐系统密切相关。 协同过滤：协同大家的反馈、评价和意见，对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户感兴趣信息的一... 学习总结 协同过滤（Collaborative Filtering）及其衍生的模型，和深度学习推荐系统密切相关。 协同过滤：协同大家的反馈、评价和意见，对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户感兴趣信息的一...
- 学习心得 （1）本次task学习了推荐系统中特征处理的主要方式，并利用 Spark 实践了类别型特征和数值型特征的主要处理方法，深度学习和传统机器学习的区别并不大，TensorFlow、PyTorch ... 学习心得 （1）本次task学习了推荐系统中特征处理的主要方式，并利用 Spark 实践了类别型特征和数值型特征的主要处理方法，深度学习和传统机器学习的区别并不大，TensorFlow、PyTorch ...
- 学习总结 （1）本次task学习Embedding中的Deep Walk和Node2vec算法，和Embedding在推荐系统的三种应用：直接应用、预训练应用和End2End训练应用。 （2）Deep ... 学习总结 （1）本次task学习Embedding中的Deep Walk和Node2vec算法，和Embedding在推荐系统的三种应用：直接应用、预训练应用和End2End训练应用。 （2）Deep ...
- 学习心得 （1）Word2vec 的研究中提出的模型结构、目标函数、负采样方法、负采样中的目标函数在后续的研究中被重复使用并被屡次优化。掌握 Word2vec 中的每一个细节成了研究 Embedding... 学习心得 （1）Word2vec 的研究中提出的模型结构、目标函数、负采样方法、负采样中的目标函数在后续的研究中被重复使用并被屡次优化。掌握 Word2vec 中的每一个细节成了研究 Embedding...
- 这个系列是学习王喆的【深度学习推荐系统实战】时做的笔记和自己的学习总结。 文章目录 零、一个栗子的引入一、学习目标和要求1.学习目标2.课前要求 二、课程体系1.基础架构篇2.特征工程篇3.线... 这个系列是学习王喆的【深度学习推荐系统实战】时做的笔记和自己的学习总结。 文章目录 零、一个栗子的引入一、学习目标和要求1.学习目标2.课前要求 二、课程体系1.基础架构篇2.特征工程篇3.线...
- 学习总结 本次task学习推荐系统的存储模块（遵循“分级存储”原则，在开销和性能中平衡；具体而言：把越频繁访问的数据放到越快的数据库甚至缓存中，把海量的全量数据放到廉价但是查询速度较慢的数据库中）和对S... 学习总结 本次task学习推荐系统的存储模块（遵循“分级存储”原则，在开销和性能中平衡；具体而言：把越频繁访问的数据放到越快的数据库甚至缓存中，把海量的全量数据放到廉价但是查询速度较慢的数据库中）和对S...
- 学习总结 （1）在选择具体特征的过程中，我们遵循了“物品特征”、“用户特征”、“场景特征”这三大类特征分类方式，基于 MovieLens 的 用户评分数据ratings 表和 电影基本数据movies ... 学习总结 （1）在选择具体特征的过程中，我们遵循了“物品特征”、“用户特征”、“场景特征”这三大类特征分类方式，基于 MovieLens 的 用户评分数据ratings 表和 电影基本数据movies ...
- 学习总结 （1）Flink 是最具代表性的批流一体的大数据平台。特点：让批处理和流处理共用一套代码，从而既能批量处理已落盘的数据，又能直接处理实时数据流。 （2）Flink 提高推荐系统实时性：用户数据... 学习总结 （1）Flink 是最具代表性的批流一体的大数据平台。特点：让批处理和流处理共用一套代码，从而既能批量处理已落盘的数据，又能直接处理实时数据流。 （2）Flink 提高推荐系统实时性：用户数据...
- 学习总结 （1）推荐系统的评估体系由传统离线评估、离线 Replay（在离线状态下对线上更新过程进行仿真，让整个评估过程“动”起来。）、线上 Interleaving，以及线上 A/B 测试四个层级组成... 学习总结 （1）推荐系统的评估体系由传统离线评估、离线 Replay（在离线状态下对线上更新过程进行仿真，让整个评估过程“动”起来。）、线上 Interleaving，以及线上 A/B 测试四个层级组成...
- 第17章节——推荐系统 问题规划： ——电影推荐系统的案例 基于内容的推荐算法： 如上图，预测用户对某个电影可能的 评分 情况， 即最小化 预测值 与 实际评分 之间的 差值的 平方 和，y代表实... 第17章节——推荐系统 问题规划： ——电影推荐系统的案例 基于内容的推荐算法： 如上图，预测用户对某个电影可能的 评分 情况， 即最小化 预测值 与 实际评分 之间的 差值的 平方 和，y代表实...
- 一.引入 推荐系统（主要是CF）是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的，虽然没拿什么奖，但是知识却是到手了，一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下，这次借着完善DML写一下，权当是总结了。不过真正的推荐系统当然不会这么简单，往往是很多算法交错在一起，本文只是... 一.引入 推荐系统（主要是CF）是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的，虽然没拿什么奖，但是知识却是到手了，一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下，这次借着完善DML写一下，权当是总结了。不过真正的推荐系统当然不会这么简单，往往是很多算法交错在一起，本文只是...
- 1、推荐系统概述 电子商务网站是推荐系统应用的重要领域之一，当当网的图书推荐，大众点评的美食推荐，QQ好友推荐等等，推荐无处不在。 从企业角度，推荐系统的应用可以增加销售额等等，对于用户而言，系统仿佛知道我们的喜好并给出推荐也是非常美妙的事情。 推荐算法分类： 按数据使用划分： 协同过滤算法：UserC... 1、推荐系统概述 电子商务网站是推荐系统应用的重要领域之一，当当网的图书推荐，大众点评的美食推荐，QQ好友推荐等等，推荐无处不在。 从企业角度，推荐系统的应用可以增加销售额等等，对于用户而言，系统仿佛知道我们的喜好并给出推荐也是非常美妙的事情。 推荐算法分类： 按数据使用划分： 协同过滤算法：UserC...
- 源代码下载地址：http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5248056 参考资料： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ 源代码下载地址：http://download.csdn.net/detail/huhui_bj/5248056 参考资料： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/
- 版本 作者 联系 日期 1.0 周巍然 weiran.chow@gmail.com 20120723 2.0 严 程 supersteven... 版本 作者 联系 日期 1.0 周巍然 weiran.chow@gmail.com 20120723 2.0 严 程 supersteven...
- 前言 博主在之前的文章中介绍过使用keras搭建一个基于矩阵分解的推荐系统,而那篇文章所介绍的方法可能只是一个庞大推荐系统中的一小环节。而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的... 前言 博主在之前的文章中介绍过使用keras搭建一个基于矩阵分解的推荐系统,而那篇文章所介绍的方法可能只是一个庞大推荐系统中的一小环节。而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的...
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