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    布隆过滤器在PostgreSQL中的应用

    作为学院派的数据库,postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法,布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。...布隆过滤器相比其他数据结构,在空间和时间复杂度上都有巨大优势,在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配,因此时间复杂度是常数O(K),但是算法这东西有利有弊,鱼和熊掌不可兼得,劣势就是无法做到精确。...从上面的原理可以看到布隆过滤器一般比较适用于快速剔除未匹配到的数据,这样的话其实很适合用在数据库索引的场景上。pg在9.6版本支持了bloom索引,通过bloom索引可以快速排除不匹配的元组。...在pg中,对每个索引行建立了单独的过滤器,也可以叫做签名,索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用,选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。

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    协同过滤技术在推荐系统中的应用

    以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据(如评分、购买记录、浏览记录等),找到相似用户或相似项目,从而进行推荐。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点,在实际应用中可以采取以下优化措施:结合多种算法:混合推荐系统:协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用,形成混合推荐系统。...实际应用案例以下是几种实际应用中的优化案例:Netflix:Netflix结合了协同过滤、矩阵分解和深度学习的方法。通过混合推荐系统,Netflix能够为用户推荐高质量的电影和电视剧。...协同过滤技术作为推荐系统中的核心算法之一,具有广泛的应用和重要的价值。通过分析用户的历史行为数据,协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好,提供个性化的推荐服务。...在实际应用中,结合多种算法和优化措施,可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。随着数据和技术的不断发展,协同过滤技术将继续在推荐系统中发挥重要作用,推动个性化推荐服务的不断创新和进步。

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    在hbase shell中过滤器的简单使用 转

    在hbase shell中查询数据,可以在hbase shell中直接使用过滤器: # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦(比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键),且退出后,查询的历史纪录不可考,故如下方式是比较方便的一种: # echo "scan 'testByCrq',...以下介绍在hbase shell中常用的过滤器: > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq...,过滤方式是通过rowkey过滤,匹配出rowkey含111的数据。...> scan 'testByCrq', FILTER=>"PrefixFilter('00000')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq,过滤方式是通过前缀过滤过滤的是行键,匹配出前缀为

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    协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用

    概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法,该算法不仅在学术界得到了深入的研究,而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法,并结合新闻推荐的CTR预估,介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u,给出推荐物品列表的步骤如下:for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序,推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...而如果将新闻标题的分词作为物品,就可以采用ItemCF的方法,维护一个分词间的相似度表(不需要很频繁更新),根据用户的历史反馈建立用户对分词的兴趣模型,这样,就可以在4.1中所述步骤的第2步中,增加用户对新闻标题分词的个性化特征...在实验中,增加该类特征之后,AUC提升1%以上。

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    矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用

    在协同过滤推荐算法总结中,我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法,这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇!祝大家新年快乐!...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题     在推荐系统中,我们常常遇到的问题是这样的,我们有很多用户和物品,也有少部分用户对少部分物品的评分,我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分,进而将评分高的物品推荐给目标用户...在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中,我们对SVD原理做了总结。如果大家对SVD不熟悉的话,可以翻看该文。     ...当然,在实际应用中,我们为了防止过拟合,会加入一个L2的正则化项,因此正式的FunkSVD的优化目标函数$J(p,q)$是这样的:$$\underbrace{arg\;min}_{p_i,q_j}\;\...FunkSVD算法虽然思想很简单,但是在实际应用中效果非常好,这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐     在FunkSVD算法火爆之后,出现了很多FunkSVD的改进版算法。

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    为什么 React.js 中函数比类更好

    在不断发展的web开发世界中,React.js 已成为构建用户界面的强大而流行的库。虽然 React 允许开发人员使用函数和类来创建组件,但近年来函数的使用越来越突出。...在本文中,我们将探讨为什么在 React.js 开发中函数被认为优于类。我们将提供示例和见解来说明这种偏好发生转变的原因。 了解基础知识 1....React.js 中的函数和类 在我们深入研究使用函数相对于类的优势之前,让我们简要了解一下 React.js 中两者之间的主要区别。 1.1 类 React 中的类通常被称为“类组件”。...结论 在 React.js 开发的世界中,函数组件因其简洁性、更高的性能、可重用性以及 React Hooks 在状态管理方面的强大功能而越来越受欢迎。...虽然类组件仍有其用武之地,尤其是在传统代码库中,但函数组件已成为新项目和现代开发实践的首选。 在 React.js 项目中融入函数组件不仅能简化代码,还能使代码更易于维护并适应未来的变化。

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    机器学习(37)之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用

    微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结(机器学习(36)之协同过滤典型算法概述...【精华】)中,讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法,这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。...在奇异值分解(SVD)原理(机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解)和在降维中的应用中,对SVD原理做了总结。...当然,在实际应用中,为了防止过拟合,会加入一个L2的正则化项,因此正式的FunkSVD的优化目标函数J(p,q)是这样的: ? 其中λ为正则化系数,需要调参。...FunkSVD算法虽然思想很简单,但是在实际应用中效果非常好,这真是验证了大道至简。 BiasSVD再升级 在FunkSVD算法火爆之后,出现了很多的改进版算法。

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