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    基于物品的协调过滤算法

    因此,著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 (简称ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...不过, ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。...从这句话的定义出发,我们可以用下面的公式定义物品的相似度: ? 这个公式惩罚了物品j的权重,因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。...假设物品分为两类——A和B, A类物品之间的相似度为0.5, B类物品之间的相似度为0.6,而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。...但如果归一化之后, A类物品之间的相似度变成了1, B类物品之间的相似度也是1,那么这种情况下,用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品,那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。

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    谷歌 | 物品-语言大模型推荐系统

    为解决以上限制,本文提出了一个物品语言模型,其由一个物品编码器和一个冻结的大语言模型组成,前者对用户交互信息进行编码以生成与文本对齐后的物品表示,后者用保留的预训练知识理解这些物品表示。...尽管可以用所有相关物品/用户来注释物品,或者用所有相关物品来注释用户,但是用户/物品的上下文可能很长,这将显著增加推理成本。...除了原始的“物品-文本”优化目标之外,还引入了“物品-物品”对比目标,其发挥正则化作用,并在生成的物品语言表示中编码协同浏览信息。上图(c)展现了“物品-物品”对比学习如何改善物品与文本间的对齐效果。...另外,还尝试了第一阶段训练损失的不同组合:1)仅使用“物品-文本”损失(ILM-IT)。(2)将“物品-文本”损失与“物品-物品”对比损失相结合(ILM-IT-II)。...(3)将“物品-文本”损失与“用户-物品”对比损失相结合(ILM-IT-UI)。

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    RPG设计(物品锻造与Decorator模式)

    RPG设计(物品锻造与Decorator模式) 2007-12-14 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 物品锻造是各类奇幻游戏中的常见功能,就拿众所周知的Diablo来说吧。...我们首先考虑到可以用继承来实现这样的设计,结果却发现如果我们需要定义所有嵌宝石的剑(Sword),就需要3+6+7 = 16个类(NOTE:三个物品孔,每个孔都有 蓝、红、绿 三种选择,可以两个或者三个孔同一色...而这仅仅是开始,如果我们需要再添一种宝石,比如说白色,它可以附加诅咒的效果;或者我们需要给武器再添加一个物品孔,那么我们的类的数目将迅速的由十几个变成几十个。...随后我们使用复合(Composition)的方式来解决,又遇到新的问题:程序不易维护,每次添加新的宝石或者添加新的物品孔,都需要修改代码。最后,我们使用Decorator模式巧妙地解决了这个问题。

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    基于Java实现牛奶网上订购系统的设计

    因为传统牛奶订购信息管理难度大,容错率低,管理人员处理数据费工费时,所以专门为解决这个难题开发了一个牛奶订购系统,可以解决许多问题。...本项目致力于研究和开发牛奶订购系统,旨在将该系统安装于计算机上,成为管理人员得力的助手。通过该系统,可以提高牛奶订购信息的处理速度,规范信息处理流程,从而使管理人员的工作效率和工作效益得到显著提升。...4.2系统功能设计 (1)功能结构设计 ①操作流程 使用者在操作鲜牛奶订购系统中,应该按照本系统提供的操作流程进行操作,可以减少操作失误,从而节省进入鲜牛奶订购系统的时间。...(3)商家功能实现 ①商品管理 下图即为编码实现的商品管理界面,商品信息有商品是否上架,剩余订购数量,商品原价等信息,商家在商品管理界面中为商品的可订购数量进行增加,为商品的可订购数量进行减少,可以上架商品...③确认下单 下图即为编码实现的确认下单界面,用户在确认下单界面中可以提交订单,前提是检查购买的物品以及收货的地址信息等是否正确,也需要查看总金额信息以及实付款信息,最后根据实付款的金额进行支付。

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    近邻推荐之基于物品的协同过滤

    ,而且一般都是一些热门物品,对发现用户兴趣帮助也不大 基于物品的协同过滤就是根据用户历史行为来计算出物品之间的相似度,然后会用户推荐跟他消费过的物品类似的物品。...物品数量一般都比用户数少很多,所以物品相似度计算一般不会出现性能瓶颈 物品之间的相似度相对静态一点,因为物品之间的相似度变化不会很大 物品对应的消费者数量较大,所以物品矩阵的稀疏程度会好于用户矩阵 实现流程...生成物品向量 只考虑有用户消费过的物品,如果物品未被消费过,不生成向量 每个物品对应的向量的维度和用户数相同 每个物品向量的每个元素的取值可以是行为本身的布尔值,也可以是消费行为量化如时间长短、次数多少...相关推荐 相关推荐关心的是当前物品与推荐物品的相关性,所以针对每个物品,可以直接按照与该物品相似度倒排,然后取 Top N 即可。...sim(i,j) 表示物品 i 和 物品 j(当前用户 u 已消费的物品之一) 的相似度,r(u,j) 表示当前用户 u 对 物品 j 的评分。

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