该公司曾用过数据来指导销售，但未用过如此特殊的数据组合，所以他们对其中的“基于时间的模式（time-based patterns）”很感兴趣，也希望知道这种方法能否帮助他们成功塑造产品的可交互性。...将文字尽量转化为数学符号表示； 最后构造上述的f函数模型，以达到建立输入输出关系并反映评价标准的目的。...”潜在性的方法为目的，确定一套“基于文本(text-based)和评级(rating-based)的综合度量方法”； d)特定的星级是否会引起更多的评论？...、“哭了，没见过这样的宝贝！” b) 要求已指明，是“基于时间的衡量方法和模式”。此处的模式可以想象成“以时间作为存储数据”的逻辑，类似于线性表，只不过坐标轴是时间。...最后，才能得出基于时间的度量方法和模式，才能分析基于时间模式的产品声誉变化。 c) 就是找一个方法来推测产品是否能推广成功，前提是“基于文本和评级“。
2 信用风险评分卡类型 信用评级 用过信用卡的朋友都知道，开卡需要申请（筛选好坏用户），消费了就需要定期进行债务偿还，如果不偿还就有人发短信催你。...因此，信用评级可根据用户的整个使用周期分为以下四种类型： 申请者评级（Application）：个人客户申请相应金融产品，对用户进行筛选分类，判断时好时坏，是否通过申请（A卡） 行为评级（Behavier...信用评分卡 尽管有了评级分类，但是信用对于我们来说仍然是一个比较抽象的概念，因此可以通过量化的方式来更直观的使用信用，而分数是一种不错的量化方式，通过分数的高低来衡量风险概率，分数越高代表信用越好。...通过大数据分析用户的各种数据来达到最终目的，数据维度很广，可以包括：用户基础属性，用户行为，用户网购，用户APP行为等。在数据质量不差的情况下，数量越多越好，能留的一个不落下，后续再进行甄别筛选。...选择特征最终目的是挑选能区分好用户或坏用户的强相关特征。 根据所使用的模型可以通过基尼系数或信息价值IV找到显著特征项，也可以通过LASSO、LR、RF模型等对特征做重要性的筛选。
使用来自6,040个用户（MovieLens 1M数据集）的3,704部电影的994,168评级的训练集，评估基于用户的算法的相似性矩阵的计算成本为77.6秒，而基于项目的算法仅为28.4秒，每个人都使用...4 - 什么驱动您的用户，推动您的成功。 分数功能应反映用户的效用。 从最终结果开始并向后工作，基于项目的协作过滤的目标是从给定用户尚未评级的所有项目集合中创建最高推荐列表。...为此，将分数分配给该目标用户尚未评级的每个项目 - 候选生成步骤。然后可以基于分数进行排名，并且可以将顶部项目呈现给活动用户。...将每个候选项目的分数构建为活动项目的评级和活动项目与候选项目之间的相似性的函数。文献通常使用相似性加权的评级总和（Sarwar等，2001），这是一种天真的尝试，可以通过以下几种方式加强。 时间加权。...实现这一目标的一种方法是将评级的规模和相似性的规模线性地转移到中心0.这个概念远离限制仅基于用户喜欢的已知项目的建议，并在很大程度上改善模型的多样性建议。
通过整合不同种类的信息，该模型能够以 0.83 的准确率和 0.80 的 F1 分数预测一个 ICO 项目能够在 ICO 半年以后依然存活。 IcoRating 是一个基于机器学习的系统。...第一个去中心化的加密货币是比特币（简称 BTC）（Nakamoto, 2008），由一个或一群不明身份的人用 Satoshi Nakamoto（中本聪）的名字于 2009 年创建。...ICO 评级模型 IcoRating 是一个基于机器学习的评级模型。这里使用的模型是监督学习模型。在标准监督学习设置中，研究者希望找到模型 F，可使输入 x 映射至输出 y： ?...研究者使用所有类型的特征，在 m=1 时预测 ICO 诈骗项目达到了 0.83 的查准率、0.77 的召回率和 0.80 的 F1 分数。 ? 表 5：识别 ICO 诈骗项目的结果。...该系统预测 ICO 诈骗的准确率达到了 0.85。 我们希望该研究可以帮助投资者识别 ICO 诈骗，同时引出更多对 ICO 项目的分析与评估研究。
此外，联通内部的数据相对比较混乱，缺乏一个具体的指标，因此就对我们提出了以下几个具体的需求：首先第一个需求是进行数据清洗，我们对现有的这样的数据资源来进行整合，重点是去筛选出来我们需要的指标；第二方面是我们需要搭建有效的这样的一个客户评级模型...在评分卡不变的话，第一步首先是基于变量的信息量对变量的粗筛。去除了一些不会进入最终评分卡模型的变量之后，我们会主要是根据它的iv值，就是它的信息值来对它进行筛选。...第二步的话是调整变量分箱，因为我们最后的用是评分卡，主要用的是能独立回归，所以最后希望实现基于每一个分箱之间的odds值是等级即进和单调变化。...所以最后在评分卡模型里面也会保持三个分箱的结果，而以此类推对其他的所有可能的变量作分箱之后，就可以进入到我们后面的第二次的变量筛选，是基于模型算法的一个筛选。...由于我们这个项目的条件的限制，这部分可能就没有在我们这个项目里体现。 然后接下来是我们把整体的评分卡设计到DWF平台上去。
与基于用户的协同过滤方法步骤大致相同，基于项目的协同过滤步骤如下： 计算项目间的相似度。 通过利用活跃用户之前已经评级的项目，对还没有评级的项目进行预测评级。...也就是说，我们使用Toby评级过的每一部电影与《Lady in the Water》的相似度分数，乘以对应的评级，并对所有已评级电影的分数求和。...上面提到基于内容的推荐引擎需要更多关于电影内容的信息，如下表所示。 ? 首先我们要做的是使用TF—IDF创建项目画像。...情境感知系统在生成推荐信息时，主要过程分为两步，如下所述： 根据用户的喜好，为每位用户生成产品推荐列表，也就是基于内容的推荐。 根据特定的情境，筛选出推荐信息。...06 基于模型的推荐系统 到目前为止，我们都专注于用于协同过滤方法的包含用户或产品之间相似度计算的近邻方法，或是将用户和项目内容在一个向量空间模型表示，并寻找相似度度量以识别相似于用户偏好的项目。
推荐系统的目的是预测用户对某一商品的“评价”或“偏好”。这些评级用于确定用户可能喜欢什么，并提出明智的建议。...推荐系统主要有两种类型: 基于内容的系统:这些系统试图根据项目的内容(类型、颜色等)和用户的个人资料(喜欢、不喜欢、人口统计信息等)来匹配用户。...K是一个超参数，通常是由经验决定的——它不应该太小，因为你想让你的嵌入学习足够的特征，但你也不希望它太大，因为它会开始过度拟合你的训练数据，增加计算时间。...冷启动问题可以通过许多方式来解决，包括推荐流行的项目，让用户对一些项目进行评级，使用基于内容的方法，直到我们有足够的数据来使用协同过滤。...很难包含关于用户/物品的附加上下文 我们只使用用户id和物品id来创建嵌入。我们不能在实现中使用关于用户和项的任何其他信息。有一些复杂的基于内容的协同过滤模型可以用来解决这个问题。
作者简介 路婵，携程度假AI研发团队算法工程师，专注于计算机视觉和机器学习的研究与应用。现阶段致力于度假图像智能化，多次参加国内外数据竞赛并获奖。...2.1 图像美感评分 图像美感的量化是图像处理和计算机视觉中的一个问题，其主要目的是预测与人类感知相关的质量分数。...相较于传统方法，深度卷积神经网络拥有强大的自动特征学习能力，在图像美感评价方面展现出良好的性能，成为解决该问题的主流方法。...前者将输出好看的概率作为美感度分数，后者将十个等级的评分求加全和得到最终结果。 Google[ 3 ]提出NIMA，通过学习每张图像的评分直方图，对任意给定的图像预测评级分布。...基于上述基础模型，我们又加入了自己标注的实际场景数据，替换最后决策层为二分类softmax，进行微调。最终将好看的概率作为美感度分数。美感评分网络示意图如下： ?
虽然为了使生成语音更加逼真而进行了大量研究与实验，例如为低资源语言（low-resource language，LRL）生成语音以及使用 Tacotron 2 创建模仿人类的语音，但如何评价生成的语音呢...找出答案的最好方法是询问那些能分辨出声音是否「以假乱真」的专业人士。 在语音生成领域，受试者常被要求听生成语音的样本并对其进行评分。然而截止目前，对生成语音效果的评价一直是基于单独的语句。...具体结果如下图所示，三种颜色分别代表使用三种不同方法评价自然语音样本的 MOS 分数。尽管接受评级的句子相同，但由于上下文的不同，相应得分也有所不同。 ?...当添加上下文时，分数变得更高（上图左侧四个蓝色条）；若呈现的上下文是真实语音，则分数下降（上图最右侧蓝色条）。...研究人员希望他们的研究结果有助于推进长篇语音生成领域未来的研究，例如有声读物和会话智能体。
可以将A看过的图书w也推荐给用户B。 Spark MLlib的ALS spark.ml目前支持基于模型的协作过滤，其中用户和产品由可用于预测缺失条目的一小组潜在因素来描述。...显式与隐式反馈 基于矩阵分解的协作过滤的标准方法将用户条目矩阵中的条目视为用户对该项目的显式偏好，例如，用户给电影的评级。...正则化参数 调整的正则化参数regParam，是根据用户在更新用户因子时产生的评分数或者物品在更新物品因子时收到的评分数来解决每个最小二乘问题。...然而，这在交叉验证期间是不希望的，因为任何NaN预测值都将影响NaN评估度量的结果（例如，在使用时RegressionEvaluator）。这使得模型选择变得不可能。...MovieLens电影基于用户推荐 在以下示例中，我们将从MovieLens数据集(https://grouplens.org/datasets/movielens/)中加载评分数据 ，每行由用户，电影
图2.1 评级模型开发流程 三、基于Logistic回归的标准评分卡模型开发实现 3.1 明确要解决的问题 在开发信用风险评级模型（包括个人和机构）之前，首先要明确我们需要解决的问题。...，这两部分数据及需要解决的问题，也存在较大的差异。...开发申请者评分模型所需要的数据是个人客户申请融资类业务时所需的数据，包括反映个人还款意愿的定性数据，应用申请者评分模型的目的是预测该申请客户在未来一段时间发生违约的概率。...3.7 主标尺设计及模型验证 在上一节中开发的信用风险评分卡模型，得到的是不同风险等级客户对应的分数，我们还需要将分数与违约概率和评级符号联系起来，以便差异化管理证券公司各面临信用风险敞口的客户，这就需要对证券公司各面临信用风险敞口业务中的个人客户开发一个一致的主标尺...qchisq(0.65,df=9) #结果为百分数 [1] 10.006 qchisq(0.997,df=9) #结果为百分数 [1] 24.97407 根据上述计算，信用风险评级模型使用模型稳定性指数的最优实践准则如表
估计十个人里至少有九个不敢把自动筛选出来的所有人都“处理”掉。微信也清楚，所以把结果抛给你，让你以人工方式对结果做出甄别。...如果分数不够高……建议你再复习一遍《黑镜子》第3季第1集。 比分数更重要的，是评分的依据。 ? 芝麻信用评分包含5个主要指标，其中之一就是“人脉关系”。阿里曾做过各种尝试，希望你在支付宝里面交朋友。...微信和QQ的交易数据已经有了一定积累，社交数据更是腾讯的传统优势。相较于支付宝，腾讯更可能在信用评分计算中，充分利用你的社交网络关联数据。以下是腾讯信用的主要指标图示： ?...一旦他们发生了信用问题，甚至违法犯罪，系统会自动调低你的信用值。你冤不冤？ 你可能觉得我危言耸听。我也希望如此。 可惜在现代社会里，那些看似简简单单的分数确实是真金白银，会影响你的工作和生活。 不信？...微信有充足的动机这样做。因为主要目的并非是为了你的朋友圈更健康，而是准确地分析出你的阶层、能力、爱好等特征。 本文中，我带你领略了这些信息可以发挥的一些功用，包括精准营销和信用评级。
在大数据文摘后台回复“世界杯”可下载论文~ 下面是论文精华内容： 本文提出了一种分析和预测足球锦标赛的方法。该方法基于泊松回归模型，由作为协方差的团队Elo评级和球队特定效应的差异组成。...我们提出了两个基于随机序级变量的评分函数，并与排名概率分数对2010~2014年世界杯模型结果进行验证。 所有模型的预测结果都表示，德国队将成为2018年俄罗斯世界杯的冠军。...在2010~2014年世界杯的验证上，评分函数与比赛结果非常接近。 模型 我们的模型是基于球队的世界足球ELO评级建立的。该评级来自Elo评级系统，但是为了考虑到各种足球特定变量，我们做了一些修正。...2018年3月28号排名最高的5个球队的ELO评级如下： 下面我们展示了四个更加复杂的模型，在这些模型中，（G_A，G_B）为二维泊松分布随机变量，（G_A，G_B）的分布将取决于A球队和B球队以及两个队伍的...评分函数 下面我们想比较前两届世界杯的预测值和真实值的结果，为了这个目的，我们首先引进了下面的公式，对于队伍T： 下面的评分函数测量和比较预测结果和真实结果： 1.极大似然分数：队伍T的错误定义如下，
简单地说，推荐系统是一个过滤程序，其主要目标是预测用户对特定领域的项目或项目的“评级”或“偏好”。...[](http://qiniu.aihubs.net/88506recommendation system.png) 基于内容的过滤 此过滤策略基于提供的关于项目的数据。...用户的推荐系统检查过去的喜好,找到这部电影《The Prestige》,然后试图找到类似的电影,使用数据库中的信息,如主演、导演、相关体裁的电影，制作公司等，基于这些信息找到类似于《The Prestige...所有用户的历史在该算法中扮演着重要的角色。基于内容的过滤和协同过滤的主要区别在于，协同过滤是所有用户与项目的交互影响推荐算法，而基于内容的过滤只考虑相关用户的数据。...让我们开始编写我们自己的电影推荐系统 在这个实现中，当用户搜索一部电影时，我们将使用我们的电影推荐系统推荐排名前10的类似电影。我们将使用基于项目的协同过滤算法。
它包含9742部电影的100836个评级和3683个标签应用程序。这些数据由610位用户在1996年3月29日到2018年9月24日之间创建。该数据集于2018年9月26日生成。....loc或基于位置的索引.iloc 2.4 按性别计算每部电影的平均得分 可通过数据透视表(pivot_table)实现 该操作产生了另一个DataFrame，输出内容为rating列的数据，行标...2.5 过滤评分数据不够250条的电影 通过groupby()对title进行分组 利用size()得到一个含有各电影分组大小的Series对象 print("过滤评分数据不够250条的电影") ratings_by_title...= data.groupby('title').size() print(ratings_by_title[:10]) 最后通过index索引筛选出评分数据大于250条的电影名称 print("通过...index索引筛选出评分数据大于250条的电影名称") active_titles = ratings_by_title.index[ratings_by_title >= 250] print(active_titles
京东app获取用户的资产信息的目的之一，是想针对特定用户进行定制化的推荐。只不过这样的做法涉嫌侵犯用户隐私，存在极大的安全隐患。...协同过滤算法分为两类，基于用户（User-based）的协同过滤，和基于邻居的协同过滤(Neighbor-based Collaborative Filtering)。...在具体实现中，就是给分数为0的表格填上分数，这个分数就是预测的用户评分。如果分数高，就向用户推荐；不高就不推荐。 接下来我们设2个嵌入矩阵：用户矩阵W_u，和电影矩阵W_m。...这基本上是衡量预测评级与实际评级相差多远的指标。接着使用反向传播和梯度下降来优化两个矩阵以获得正确的值。 为什么可以通过冰冷的数学预测出我们的喜好？ 上述构建的矩阵基本上是矢量堆栈。...每个向量表示对应的用户是什么类型的人。它将用户的喜好、想法和感受，联通希望和恐惧，封装成一个毫无情感的numpy.array[]数组。
的产品投递 1、产品名称 兴业研究地方政府信用评级 2、所属分类 金融科技·风控、智能定价 3、产品介绍 3.1 产品背景 1) 地方政府性基金收入情况 地方政府性基金收入主要来自土地出让 地方政府的收入主要来自于土地财政...点击地图上的省份时，可展示该省份下属各地级市的评分排名及可视化地图。 支持根据多种条件进行地方政府筛选，默认显示年份、行政区划、行政级别搜索条件，点开高级搜索还可根据多项财务状况进行多条件组合搜索。...在指标视图标签下，展示各地方政府的基础数据;在评分视图标签下，展示各地方政府各项实力的评分数据。...点击兴业研究主体评级的数值可弹出展示该主体的兴业研究评级详情，包括最新评级、展望、建议和简评。点击数值后的图标可展示兴业研究的历史评级。...基于兴业银行多年投资经验，量化研究的模型最专业 4. 国内首创用户可以自定义调整模型，计算引擎重新计算 5.
图4：具有已应用筛选和总计行的表功能可以使用AND条件进行平均值计算。 ? 图5：筛选功能可以使用AND条件筛选表。 ? 图6：高级筛选功能可以使用AND条件提取记录。 ?...图7：在辅助列中使用了带有4个逻辑测试的AND函数。 ? 图8：使用逻辑测试相乘来创建布尔辅助列。...正如在上述例子中所看到的，诸如像SUMIFS函数、使用布尔运算或IF函数的数组公式、数据透视表、带有筛选和汇总行的表、筛选、高级筛选、以及辅助列解决方法都可以使用AND条件运算。...示例：使用返回多个TRUE值的OR逻辑测试统计 如下图12所示，如果在创建OR条件公式时不细心，那么可能会统计两次。示例统计净资产大于100000或者信用评级大于等于3.5的客户数。...在公式中同时使用AND条件和OR条件：OR逻辑测试会返回多个TRUE值 如下图17所示，求净资产大于100000，净收入大于等于37500，信用评级1大于等于3.5或信用评级2大于等于6的客户数、最大净资产和平均净资产
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