本期更新第6篇文章， 聊聊“推荐系统”。 推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种： 基于内容推荐 协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 组合推荐。 最常用的还是组合推荐 Hybrid Recommendation 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。 最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。 用的最多的是协同过滤算法，这也是本文要重点介绍的。 协同过滤推荐 Collaborative Filteri
我进入项目组后参加了第一次项目会议，在会议上项目经理为每个项目成员都分配了任务，我的任务是使用GoJS实现一个拖拽效果，这也是我第一次听说GoJS，在网上查阅相关的资源后发现GoJS的资料比较少，而且绝大多数资源都是英文的，这也为我学习及使用这个框架带来了不小的困难，好在项目经理看出这块做起来比较难后来又加了一个人，现在这块由我和一个同事两个人共同开发。
本文介绍了推荐系统中的协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，以及如何使用Spark实现协同过滤算法。同时，还介绍了一种基于深度学习的方法——Word2Vec，用于计算物品之间的相似度。
。昨天《我真有绝招》上架Cocos微店，特价 ￥2288 预售10件，中午 12:30 前售馨，创下 Cocos Store 单品最强纪录！
不过，Google Brand Studio和PAIR组成的开发团队，给出了一个饮水思源的逻辑，似乎有点吸引力呢。
平时我们在手工时候常常忘记把剪刀等危险的文具放回原来位置，这样可能会伤到家里人。而爸爸妈妈时常告诉我，要养成“东西放回原位”的习惯，所以我借助人工智能的知识做了一个物品自动识别并提示把东西放回原位的小提醒器，让我和弟弟都养成好习惯。
在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的baseline，同时也是快速上手和搭建推荐系统的好方法，因此这篇文章就主要总结和梳理一下传统的经典召回算法。
自 GPT 系列对话大模型以及 DALL・E、Midjourney 等文生图大模型兴起以来，基于它们的硬核、有趣二创应用花样频出，让普通人切身地体验到了大模型的魅力。
/*问题描述 元旦快到了，校学生会让乐乐负责新年晚会的纪念品发放工作。为使得参加晚会的同学所获得 的纪念品价值 相对均衡，他要把购来的纪念品根据价格进行分组，但每组最多只能包括两件纪念品，并且每组纪念品的价格之和不能超过一个给定的整数。为了保证在尽量短的时 间内发完所有纪念品，乐乐希望分组的数目最少。 你的任务是写一个程序，找出所有分组方案中分组数最少的一种，输出最少的分组数目。 输入格式 输入包含n+2行： 第1行包括一个整数w，为每组纪念品价格之和的上限。 第2行为一个整数n，表示购来的纪念品的总件数。 第3~n+2行每行包含一个正整数pi (5 <= pi <= w)，表示所对应纪念品的价格。 输出格式 输出仅一行，包含一个整数，即最少的分组数目。 样例输入 100 9 90 20 20 30 50 60 70 80 90 样例输出 6 数据规模和约定 50%的数据满足：1 <= n <= 15 100%的数据满足：1 <= n <= 30000, 80 <= w <= 200 思路： 快排一波 再从大到到小 开始分组 最大的物品 加最小的物品 超出限制则 最大单独 一组 否则 两物品成一组 详情 见代码
本文介绍的论文题目是：《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 论文下载地址是：h
每个电子商务网站都会涉及到购物添加商品这个流程，从用户对你的产品产生购买兴趣开始到用户添加到购物车并且顺利完成下单，购物车设计这个关键环节扮演着举足轻重的作用，也是决定你网站的购买力和复购力的关键因素之一。一个简单而清晰的购物车设计，帮助用户轻松查看产品简介及价格等并在线管理购物体验。
“ 关键字: “校园生活圈小程序" 01—校园生活圈小程序 拥有 表白墙、失物招领、兼职、闲置物品等功能 介绍 将该项目导入微信开发者工具 更改 miniprogram/app.js 里面的云环境id wx.cloud.init({ env:'xxx', //xxx为你的云环境id traceUser: true }) 创建对应的五个数据库集合（biaobai、found、lost、xianzhi、jianzhi） 将 cloudfunctions 文件下的四个文件上传云函数部署（右键点击，选
今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 hay-kot/homebox，该项目在 GitHub 有超过 1.4k Star，用一句话介绍该项目就是：“Homebox is the inventory and organization system built for the Home User”。
根据JavaScript 2017前端库状况调查 Vue.js是开发者最想学的前端库。我在这里说明一下我为什么认为这也是和你一起通过使用Vue构建一个简单的App应用程序的原因。
本文针对人群：很多朋友们接触安全都是通过书籍；网上流传的PDF；亦或是通过论坛里的文章，但可能经过了这样一段时间的学习，了解了一些常见漏洞的原理之后，对于漏洞挖掘还不是很清楚，甚至不明白如何下手...
今天介绍的论文是：《Privileged Features Distillation for E-Commerce Recommendations》 论文下载地址为：https://arxiv.org
好啦，是时候继续我们推荐系统的学习了，从本篇开始，我们来一起了解一下Session-Based Recommendation。今天，我们介绍的文章题目为《SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS》，通过循环神经网络来进行会话推荐。论文下载地址为：http://arxiv.org/abs/1511.06939。
到底什么是推荐系统？按照维基百科的定义：它是一种信息过滤系统，用于预测用户（User）对物品（Item）的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
本章的标题表达了作者的主旨：Good Protocols Make Good Practice。的确，好的协议或文件格式，会大大提升使用者的效率。这里的文本化，包括两类，一是通信协议，二是数据文件（包括配置文件，日志文件等）。下面分别讨论这两种数据的常用格式。
【新智元导读】今天（美国加州当地时间29日），资深软件工程师 Heng-Tze Cheng 在 Google Research 发表博文，宣布谷歌研究所最新推出 Wide & Deep Learning，并将 TensorFlow API 开源，欢迎开发者使用这款最新的工具。新智元为大家提供全文翻译如下。 像行家一样学会规则，然后像艺术家一样破坏它们。 —— 毕加索 （文／Heng-Tze Cheng）人类大
公司业务出海接入 google play支付渠道时，往往不知道该如何在google play侧配置。业务在google play侧配置可以划分为：
但其实「多重背包」并没有这么常见，以至于在 LeetCode 上我都没找到与「多重背包」相关的题目。
本次分享是神盾推荐系统中的 Griddle 框架的介绍, 这个框架是一个面向商品推荐的级联框架。
假设编号分别为a,b,c,d,e的五件物品，重量分别是2,2,6,5,4，价值分别是6,3,5,4,6，现在有一个承重为10的背包，如何装入物品具有最大价值？
今天给大家介绍的是阿里在WSDM21上发表的一篇文章，题目为《Multi-Interactive A ention Network for Fine-grained Feature Learning in CTR Prediction》，通过多交互注意力网络，建模了用户维度，上下文维度，行为序列维度等细粒度特征与候选物品的相关性，一起来看下。
向大家提一个问题，你觉得一个 34000 Star 的开源项目，能值多少钱？或者说如果你使用了，愿意付费 1 元吗？
推荐系统是企业中常用的技术，所以系统的掌握推荐系统的知识是很有必要的。本专栏主要讲述手机APP下载的项目。
开始之前，通知下我的读者，随着订阅读者越来越多，为了对读者们负责，有以下几件事情需要告知下：
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本文介绍 Google 发表在 DLRS 2016 上的文章《Wide & Deep Learning for Recommender System》。Wide & Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力和 DNN 模型的泛化能力，从而提升整体模型性能。Wide & Deep 已成功应用到了 Google Play 的app推荐业务，并于TensorFlow中封装。该结构被提出后即引起热捧，在业界影响力非常大，很多公司纷纷仿照该结构并成功应用于自身的推荐等相关业务。
在各类物品中精准锁定目标，既需要眼力也需要专注，双人眼力大比拼，3局2胜看谁更快找到所有物品。眼力不好怎么找对象！快来和你的小伙伴比拼一下眼力吧！
温故而知新！前面的四十八篇文章中，单单是阿里的文章咱们就写了九篇了。今天就来简单回顾一下！
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf
无印良品、优衣库、柳井正……谈及零售，总是难以忽视日本这个国家所取得的成就，然而在电商领域日本却鲜有建树，韩国乐天、美国亚马逊是当地的主流平台。不过，最近又有一个例外，据日本《产经新闻》报道，日本二手
Anuj Gosalia, Director of Engineering, AR 去年，我们发布了 ARCore 软件工具开发包（SDK）的预览版本，ARCore 能为 Android 设备带来 A
今天给大家分享一款 AI 小游戏：『寻物大作战』，这款游戏是基于 GitHub 上两个开源项目实现的。
在现有的推荐模型中，往往优化的目标是点击率，而忽略了用户的长期体验。特别是在信息流推荐中，给用户推荐一个标题很吸引人但内容比较无聊的消息，往往点击率很高，但用户会觉得体验很差。因此，用户的长期体验也需要重视。本文介绍京东与清华大学合作发表的论文，该论文使用强化学习来优化信息流推荐中用户的长期体验。咱们一起来学习一下。
HTML，全称超文本标记语言（Hypertext Markup Language），是一种用于创建网页的标准标记语言。HTML为网页提供了一种结构性的标记方式，使得浏览器可以正确地解析和显示网页内容。
李根 发自 SSJQ 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AR迎来大事件。 谷歌今日正式推出Android 平台的增强现实软件工具开发包ARCore 1.0，不仅意味着ARCore可以在安卓手机上运行，也意味着AR手机应用将迎来大规模爆发。 更加一颗赛艇的是，此次谷歌ARCore 1.0的首发名单中，中国位列其中，还有多家国产手机厂商出现在首批合作名单中。 谷歌官方称，ARCore可运行于13 种不同型号的智能手机，已经与包括三星、华为、LG、摩托罗拉、华硕、小米、HMD/诺基亚、中兴、索尼和Vivo
推荐系统在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，特别是在许多以用户为导向的在线服务中，推荐系统在缓解信息过载问题方面发挥着重要作用。推荐系统的目标是通过利用用户和物品的交互来提高匹配的准确性，识别出一组最符合用户显性或隐性偏好的对象(即物品)。
用powerpoint或者keynote写演示文稿，对于代码、数学公式等的支持一直是个痛点。而且对于前端同学来说，一身的css功力用不上也是个痛点。对于使用markdown来写文档的同学来说，将文档转成ppt需要重新排版也是件重复性的工作量。
事情起因，是「faker.js」作者 Marak Squires 因不满各大互联网公司白嫖其项目且未做贡献。
基于最近邻算法的协同过滤（nearest-neighbor collaborative filtering）是一种十分成功的推荐方法。然而，这种方法存在一些缺点，比如数据稀疏性、脏数据、冷启动问题以及可扩展性。
1. 什么是推荐系统 推荐系统是一种信息过滤系统，近年来非常流行，应用于各行各业。 比如大家耳熟能详的快手、头条、手机百度、淘宝、京东、应用宝...几乎各个平台都有一个智能推荐的功能。 2. 推荐的主要方法 推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种： 基于算法的推荐：协同过滤，逻辑回归、决策树 基于内容推荐 协同过滤方法根据用户历史行为（例如其购买的、选择的、评价过的物品等）结合其他用户的相似决策建立模型。这种模型可用于预测用户对哪些物品可能感兴趣（或用户对物品的感兴趣程度）。 基于内容推荐利用一些列有关物品的
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Adam Geitgey 编译 | 吴双，大力，笪洁琼，Aileen 知己知彼，无论你是想成为黑客（最好不要！）或防范未来黑客的入侵，都有必要来了解一下如何骗过由海量数据训练出来的深度学习模型。 只要有程序员还在编程，黑客们就会不遗余力地找寻利用这些程序的方法。恶意黑客更是会利用程序中最为微小的漏洞来侵入系统，窃取数据，对系统造成严重破坏。 但由深度学习算法驱动的系统应该是能够避免人为干扰的，对吧？ 一个黑客怎么能够突破被TB（兆兆字节）级数据训练的神经网络呢？
下载链接：https://developer.valvesoftware.com/wiki/SteamCMD#Windows
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