例如，系统删除了之前用户明确不喜欢的内容，并且还考虑了网站上的任何新物品。 ? 典型推荐系统的整体结构 相似度计算 你如何定义两个物品是否相似？...余弦相似度 计算两个向量之间夹角的余弦，similarity(movie1,movie2) = cos(movie1,movie2) = cos 45，结果约为 0.7。...余弦为 1 时相似度最高，而余弦为 0 时表示相似度为 0。...这个矩阵通常可用一个 scipy 稀疏矩阵来表示，因为一些特定的电影没有评分，所有许多单元格都是空的。如果数据稀疏，协同过滤就没什么用，所以我们需要计算矩阵的稀疏度。 ?...线下评估推荐系统 早前，我们讨论了 Precision 作为评估指标，这里还有一些其他指标可以使用。 ? python 库 有许多专门为了推荐目的而创建的 python 库可供使用。
该开关解决了大规模系统的计算能力，这在某些阶段变得更加重要，即质量上的细微差别。当然，如果用户集小于您的项目集并且预计相对较少的频率更改，则存在例外。 2 - 黄金标准相似度计算技术。...三种常用的技术是Pearson，余弦和均方差（MSD），但应该使用什么相似度计算技术？ 输入用户56.用户56评定了54部电影，其中下面给出了来自上述相同训练集的5星级电影。...从逻辑上讲，与最高评价项目具有高度相似性的看不见的项目对最终推荐列表贡献最大是有意义的。对于活动用户评定的任何给定活动项，模型大小是最相似项的邻域。...如何在屏幕上显示推荐？顶部列表中显示了多少项？清单的消费率是多少？ 模型大小可以减少材料计算量，同时有时也可以提高建议的质量。...无论哪种方式，目标都是了解用户对上下文和产品对您的分数构建过程的响应。 负权重。由于相似性得分是非负的，因此与评价不佳的项目不同的候选人对最高建议几乎没有影响。有效地，模型忽略了这些项目。
接下来，我们评估了不同类型（整套房源，独立房间，共享房间）和价格范围的房源之间的平均余弦相似性 (cosine similarity) ，并确认相同类型和价格范围的房源之间的余弦相似性远高于不同类型和不同价格的房源之间的相似性...更具体地说，假设我们获得了最近点击的房源和需要排序的房源候选列表，其中包括用户最终预订的房源；通过计算点击房源和候选房源在嵌入空间的余弦相似度，我们可以对候选房源进行排序，并观察最终被预订的房源在排序中的位置...更确切地说，给定学习好了的房源嵌入，通过计算其向量 与来自相同目的地的所有房源的向量 之间的余弦相似性，可以找到指定房源 的所有可预订的相似房源（如果用户设置了入住和退房日期，房源需要在该时间段内可预订...的目的地级质心之间的相似性并选择最大相似度。...例如，如果 包含来自纽约和洛杉矶的房源，那么这两个目的地中每个目的地的房源嵌入将被平均以形成目的地级别的质心。
在这当中，关联规则X→Y，利用其支持度和置信度从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 关联规则解决的常见问题如：“如果一个消费者购买了产品A，那么他有多大机会购买产品B?”...关联规则挖掘的目的即通过已发生的事务数据，找到其中有效关联性较高的项集所构成的规则。 那么，如何度量关联规则的有效性及关联性呢？...若给定最小支持度in_support=0.5，最小置信度min_confidence=0.6， 考虑一个二项集：{牛奶，面包}， 事务1，4，5同时包含牛奶和面包，那么说明包含牛奶和面包的有3个事务...这样，如果用户 D 购买了物品 a，则可以将和物品 a 最相似的物品 b 推荐给用户 D。 基于物品的协同过滤示例 如何找相似？...基于相似度矩阵推荐物品 最后，可以基于相似度矩阵进行推荐了，输入一个用户id，先针对该用户评分过的电影，依次选出 top 10 最相似的电影，然后加权求和后计算出每个候选电影的最终评分，最后再选择得分前
实时相似性计算对于许多领域至关重要，例如推荐，最佳行动和队列构建。 本文的目的是使您直观地了解什么是图形嵌入以及如何使用它们，以便您可以确定这些嵌入是否适合您的EKG项目。...它们能够进行实时相似度计算，用于对图中的项目进行分类，并向用户进行实时推荐。 例如，一位用户来到我们的电子商务网站，想寻找一份礼物送给婴儿。我们应该推荐可爱的毛绒老虎玩具还是流行的火焰喷射器?...如果您正在进行集群或分类，则可以使用图嵌入作为附加工具来提高这些其他算法的性能和质量。 在我们讨论嵌入如何存储之前，我们应该回顾一下数学接近函数的概念。 嵌入空间中的邻近度 两个概念相似意味着什么？...很明显，20年前在你的网站上购买过婴儿尿布的顾客和上个月才开始购买的顾客可能会大不相同。 嵌入式与手工编码的特性工程 对于那些熟悉标准图形相似度算法（例如余弦相似度计算）的人，我们希望进行快速比较。...图卷积神经网络（GCN） GCN算法借鉴了卷积神经网络在图像处理中所做的工作。这些算法通过观察一个给定像素周围的像素来得出网络的下一层。
但是，显性数据存在一定的问题，譬如用户很少参与评论，从而造成显性打分数据较为稀疏；用户可能存在欺诈嫌疑或者仅给定了部分信息；用户一旦评分，就不会去更新用户评分分值等。...而隐性数据主要是指用户点击行为、购买行为和搜索行为等，这些数据隐性地揭示了用户对商品的喜好。 隐性数据也存在一定的问题，譬如如何识别用户是为自己购买商品，还是作为礼物赠送给朋友等。...给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s：U×U→R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。...1.2如何选择合适的相似度计算方法 在协同过滤中，一个重要的环节就是如何选择合适的相似度计算方法，常用的两种相似度计算方法包括皮尔逊相关系数和余弦相似度等。皮尔逊相关系数的计算公式如下所示： ?...（对于隐反馈数据集，如果用户u对物品i有过行为，即可令rui=1。）该公式的含义是，和用户历史上感兴趣的物品越相似的物品，越有可能在用户的推荐列表中获得比较高的排名。
相似度计算 常用的相似度计算方法有欧式距离、余弦距离算法、杰卡德相似性算法，这里主要介绍余弦距离算法。...余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。...余弦相似性 应用到推荐系统的场景是这样的：两个项目i和j被当作两个n维的向量a和b。每个用户的评分都可以看作为n维空间上的向量，如果用户对产品没有进行评分，则将用户对该项目的评分设为0。...通过减去用户对项目的平均评分，修正的余弦相似性度量方法改善了以上问题。 用户a和b共同评分过的项目集合用来表示， = （和分别表示用户a和用户b评分过的项目的集合，结果是它们的交集）。...通过上述方法预测出目标用户对未评价项目的评分，然后选择预测评分最高的TOP-N项推荐给目标用户。 根据前面用户计算的相似度和寻找最近邻居来计算推荐度，这里举例图示说明。
具体来说，我们首先为每个书籍实体生成嵌入向量，然后根据用户阅读过的书籍嵌入向量，计算与其他书籍的相似度，并推荐相似度最高的书籍。在下面的代码中，假设用户已经阅读了索引为 book_index 的书籍。...我们将通过计算该书籍嵌入与其他书籍嵌入的余弦相似度，来推荐前 top_k 个相似度最高的书籍。...torch.no_grad(): 禁用梯度计算，以提高推理速度和减少内存消耗。torch.matmul(logits, scores.T): 计算每个书籍嵌入向量与目标书籍嵌入向量之间的余弦相似度。...具体来说，对于一个给定的三元组 ( (h, r, t) )，我们可以计算其得分函数，并选择得分最高的实体对作为预测结果。...: {relation_scores}")F.cosine_similarity(): 计算头实体和每个候选尾实体之间的余弦相似度。
召回|Retrieval 假设你有一个嵌入模型。给定用户，该如何决定推荐哪些项目？...一旦获得了查询嵌入q ，只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题（nearest neighbor problem）。例如，可以根据相似度得分返回前k个项目。 ?...例如，当用户观看YouTube视频时，系统可以先查找该项目的嵌入，然后查找在嵌入空间中嵌入距离相近的其他项目。...多样性|Diversity 如果系统总是推荐与查询嵌入“最接近”的项目，则候选者往往彼此都非常相似。缺乏多样性可能会导致糟糕或无聊的用户体验。...例如，如果YouTube仅推荐与用户当前正在观看的视频非常相似的视频，例如猫头鹰视频（如上图所示），则用户可能会很快失去兴趣。
协同过滤推荐 VS 基于用户统计信息推荐 基于用户的协同过滤推荐机制和基于用户统计信息推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但它们所不同的是如何计算用户的相似度，基于用户统计信息只考虑用户本身的特征...相似度计算 常用的相似度计算方法有欧式距离、余弦距离算法、杰卡德相似性算法，这里主要介绍余弦距离算法。...余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。...余弦相似性： 应用到推荐系统的场景是这样的：两个项目i和j被当作两个n维的向量a和b。每个用户的评分都可以看作为n维空间上的向量，如果用户对产品没有进行评分，则将用户对该项目的评分设为0。...通过减去用户对项目的平均评分，修正的余弦相似性度量方法改善了以上问题。 用户a和b共同评分过的项目集合用来表示， = （和分别表示用户a和用户b评分过的项目的集合，结果是它们的交集）。
然后，输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。考虑在一个大集合中找到最相似的一对句子的目标。...用于解决此目标的最流行的现有问题之一是 NLI（自然语言推理），其中对于定义假设和前提的给定句子 A 和 B，有必要预测假设是否为真（蕴涵），在给定的前提下，错误（矛盾）或不确定（中立）。...❞ 回归目标函数 在这个公式中，在获得向量 u 和 v 后，它们之间的相似度得分直接通过选定的相似度度量来计算。将预测的相似度得分与真实值进行比较，并使用 MSE 损失函数更新模型。...默认情况下，作者选择余弦相似度作为相似度度量。 在推理过程中，可以通过以下两种方式之一使用该架构： 通过给定的句子对，可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。...对于给定的句子，可以提取其句子嵌入（在应用池化层之后）以供以后使用。当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时，这特别有用。
▊ 写在前面 视频-文本检索是视觉语言理解中一项重要但具有挑战性的任务，它旨在学习一个相关的视频和文本实例相互接近的联合嵌入空间。...除了语音识别，视频文本检索是上述场景中的一项关键技术，其目的是搜索给定自然语言句子作为查询的相关视频。这项任务具有挑战性，因为视频和文本是两种不同的模态，如何在共享空间中编码和匹配它们是关键。...而视频文本检索是一项跨模态的任务，这些方法只关注文本分析，而忽略了视频分析，导致了视频文本表示的不对称性。因此，同时解析文本和视频是一种更通用的解决方案。...下面用 image.png 来表示 image.png 和 image.png 文本也是一样。使用余弦相似度来计算每对跨模态分量 image.png 之间的相似度。...作者使用余弦相似度来衡量全局视频和全局文本之间的跨模态相似性 image.png 3.5 Training and Inference 3.5.1 Training 一旦计算出了所有的相似性得分，就得到了视频和句子之间的两个相似性
侧特征的 doc embedding，线上 infer 时通过计算两个语义向量的 cos 距离来表示语义相似度，最终获得语义相似模型。...DNN模型用于网络文档的排名，具体包括：1）将术语向量映射到其相应的语义概念向量；2）将文档和查询之间的相关性分数计算为其相应语义概念向量的余弦相似度。...最后，将 query 和 doc 统一转换成了两个 128 维的语义向量，接下来通过 cos 函数计算这两个向量的余弦相似度，公式如下： 其中，y_Q和y_D分别是查询和文档的概念向量。...假设我们可以获得一组有标签的物品对L，其中，集合中的物品对(q,i)∈L，被假设为是相关的，即我们假设如果(q,i)∈L，那么物品i是查询物品q的一个好的推荐候选者。...在每次迭代中，给出低级胶囊和对应的向量，以及高级胶囊和对应的向量，路由的logit用下面方法计算： 有了这样的一个路由logits，高级胶囊的候选vector就可以由所有低级胶囊的加权和表示：
假设我被公共汽车撞了，我需要被性格相似的人替换，那在下图中，两个人中哪一个更像我？ ? 处理向量时，计算相似度得分的常用方法是余弦相似度： ? 1号替身在性格上与我更相似。...指向相同方向的向量（长度也起作用）具有更高的余弦相似度。 再一次，两个维度还不足以捕获有关不同人群的足够信息。...但好在余弦相似度仍然有效，它适用于任意维度： ? 余弦相似度适用于任意数量的维度。这些得分比上次的得分要更好，因为它们是根据被比较事物的更高维度算出的。...在python中使用Gensim库，我们可以添加和减去词向量，它会找到与结果向量最相似的单词。该图像显示了最相似的单词列表，每个单词都具有余弦相似性。 我们可以像之前一样可视化这个类比： ?...一种启发式方法是，使用较小的窗口大小（2-15）会得到这样的嵌入：两个嵌入之间的高相似性得分表明这些单词是可互换的（注意，如果我们只查看附近距离很近的单词，反义词通常可以互换——例如，好的和坏的经常出现在类似的语境中
假设我被公共汽车撞了，我需要被性格相似的人替换，那在下图中，两个人中哪一个更像我？ 处理向量时，计算相似度得分的常用方法是余弦相似度： 1号替身在性格上与我更相似。...指向相同方向的向量（长度也起作用）具有更高的余弦相似度。 再一次，两个维度还不足以捕获有关不同人群的足够信息。...但好在余弦相似度仍然有效，它适用于任意维度： 余弦相似度适用于任意数量的维度。这些得分比上次的得分要更好，因为它们是根据被比较事物的更高维度算出的。...该图像显示了最相似的单词列表，每个单词都具有余弦相似性。...一种启发式方法是，使用较小的窗口大小（2-15）会得到这样的嵌入：两个嵌入之间的高相似性得分表明这些单词是可互换的（注意，如果我们只查看附近距离很近的单词，反义词通常可以互换——例如，好的和坏的经常出现在类似的语境中
Word2Vec 通过浅层的神经网络对模型进行优化，考虑了词语之间的语义联系，将单词转换成多维向量形式，把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度，...余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度，余弦值越大则越相似，其计算公式如（5）所示： （5） 其中，分别代表提取的关键词向量和物流属性的各分量，如“物流”这个词语经过向量转化后为...，通过计算两个向量之间的余弦相似度，余弦值越接近1，就表明两个向量越相似，即两个词语越相似。 3. 情感分类模型 情感分析的主要目的是挖掘评论中蕴含的感情色彩，即分析文本的情感倾向于正面还是负面。...确定物流属性的相关评论 本文先通过公式4结合TF-ID确定的关键词，初步筛选出和物流相关的评论，然后通过Word2Vec模型生成词向量并结合余弦相似度，计算其和物流属性的相似度，从而确定每句话中是否含有物流属性...用户的在线评论由评论内容和评论星级两部分组成，则用户评论的满意度最终评分也由评论内容的评论星级得分和情感值得分两部分而来，因此将用户评论中的“5星好评”视为正向概率为1，“四星好评”视为正向概率为0.8
余弦相似度（Cosine Similarity） D....余弦相似度（Cosine Similarity） D. N-grams 答案：B与C 两个词向量之间的距离可以用余弦相似度和欧氏距离来计算。...余弦相似度在两个词的向量之间建立一个余弦角，两个词向量之间的余弦角接近表示词相似，反之亦然。...依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing） 答案：D 6.用余弦相似度表示的词之间的差异将显著高于0.5 A. 正确 B....正确 错误 答案：A 可以使用余弦相似度来确定通过词嵌入来表示的两个向量之间的距离。 25.语言偏见是由词嵌入训练中使用的历史数据引入的，下面哪项不是偏见的示例？
所有的机器学习算法都需要输入数值型的向量数据，图嵌入通过学习从图的结构化数据到矢量表示的映射来获得节点的嵌入向量。它的最基本优化方法是将具有相似上下文的映射节点靠近嵌入空间。...为了将相似性转化为概率，需要对其应用 softmax。softmax 将相似度得分 dot(f(u), f(v)) 归一化为 u 与 V 中所有其他向量 v 的所有相似度之和。...下一步是推广这个概念，不仅对 N_S(u) 中的一个节点 v 进行优化，而且对 u 上下文中的所有节点进行优化。如果给定节点 u，希望可以优化看到的整个采样上下文的概率。...这个归一化项是 u 和图中所有其他节点的所有相似性的总和。它在优化的整个迭代中保持固定，因此对于源节点 u 的总和的所有迭代也是固定的。 另外一个挑战是：在所有向量上计算这样一个因子非常昂贵。...有多种方法可以定义图上下文中节点的相似性：同质性和结构等效性，两者都具有正交方法并且 node2vec 定义了将两者组合成参数化采样策略的。
余弦距离 余弦距离（Cosine Distance）是衡量两个向量之间相似度的一种度量方法，通常用于文本相似性、推荐系统和机器学习等领域。我们可以计算嵌入句子的对应对之间的两两余弦相似度。...为了理解如何解释这个数字，让我们将其与一些有效输出的余弦相似度评分进行比较 这个输出的余弦相似度为0.93。所以说第一个输出很有可能是LLM的幻觉。...BERTScore BERTScore建立在两两余弦相似度思想的基础上。 用于计算上下文嵌入的标记器是RobertaTokenizer。上下文嵌入不同于静态嵌入，因为它们会考虑单词周围的上下文。...Nicolas Cage相关的输出得分为0.95。获得分数所需的时间也很低。 这似乎是案例的目前最佳解决方案，Prompt的性能明显优于所有其他方法，NLI是性能第二好的方法。...为了评估注释者的一致性，201个句子有双重注释。如果注释者同意，则使用该标签;否则选择最坏情况的标签。
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