本文介绍一篇被CIKM 2020收录的论文，在这篇论文中，对于不同的实验设置对评价top-N商品推荐算法的影响，作者设计了一个经验性的大规模实验。 ?...注意，我们的重点不是确定最佳算法，而是研究不同实验设置对最终表现排名的影响。 评价指标 Top-N项目推荐可以视为一项排序任务，排在前端的结果需要重点考虑。...3.2 采样指标分析 接下来，我们研究抽样指标（Sampled metrics，只使用一组采样不相关物品用于评测指标的计算）对表现排名的影响。...实验结果 图2显示了两个领域之间的平均相关结果。我们对行和列进行重新排序，以便可以在对角线上聚合较大的值。有趣的是，整个热度图似乎包含四大块（组），其中组内相关值高于组间相关值。...通过对数据集的考察，我们发现领域特征（例如，第一组主要对应于数字产品）和稀疏程度（如用户-项目交互比率）似乎对相关结果有显著影响。 使用多个来来自于不同领域、稀疏度不同的数据集是个好方法。
Top-N Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？...它将符合规则的开窗聚合操作（FlinkLogicalOverAggregate RelNode）和对排名的过滤操作（FlinkLogicalCalc RelNode）合并为FlinkLogicalRank...rankType： 排名函数的类型，即ROW_NUMBER、RANK或者DENSE_RANK。 rankRange： 排名区间（即Top-N一词中的N）。...可见它的效率最高，但是也最苛刻。 outputRankNumber： 是否输出排名的序号，即在外层查询中是否有SELECT rownum子句。...另外从代码可以读出，Top-N语法目前仅支持ROW_NUMBER，暂时还不支持RANK和DENSE_RANK排名。
Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？...它将符合规则的开窗聚合操作（FlinkLogicalOverAggregate RelNode）和对排名的过滤操作（FlinkLogicalCalc RelNode）合并为FlinkLogicalRank...rankType：排名函数的类型，即ROW_NUMBER、RANK或者DENSE_RANK。 rankRange：排名区间（即Top-N一词中的N）。...可见它的效率最高，但是也最苛刻。 outputRankNumber：是否输出排名的序号，即在外层查询中是否有SELECT rownum子句。...另外从代码可以读出，Top-N语法目前仅支持ROW_NUMBER，暂时还不支持RANK和DENSE_RANK排名。
Top-N Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？...它将符合规则的开窗聚合操作（FlinkLogicalOverAggregate RelNode）和对排名的过滤操作（FlinkLogicalCalc RelNode）合并为FlinkLogicalRank...rankType：排名函数的类型，即ROW_NUMBER、RANK或者DENSE_RANK。 rankRange：排名区间（即Top-N一词中的N）。...strategy：Top-N结果的更新策略，目前有以下3种： outputRankNumber：是否输出排名的序号，即在外层查询中是否有SELECT rownum子句。...另外从代码可以读出，Top-N语法目前仅支持ROW_NUMBER，暂时还不支持RANK和DENSE_RANK排名。
窗口函数和聚合函数的主要区别是：在分组后，窗口函数会返回组内的多行结果而聚合函数一般返回一行结果。...这里可以看到partition by子句将dep_no分为了两组，分别统计其总和 3 partition by order by over(partition by order by)子句，统计的是从分区的第一行到当前行的统计值...上述的HQL实现了一种滑动窗口的效果，也就是从分区的顶部开了一个7个元素的窗口在以步长=1的方式往下滑动求和 Tip：以下两个窗口的语义相同 -- 窗口1 over (partition by series_code...-TopN求解 对数据集分组求排名的需求非常常见（Top-N） 求取各产品线的销量前三 求取产品各功能模块使用次数前三 Hive可以非常便捷的利用排名函数实现类Top-N的需求。...并列算作一个名次则使用dense_rank函数，先排名然后对名次进行过滤即可 HQL： with q1 as ( select cname, sname, score, dense_rank() over
（3）按排名列表对推荐效果加权进行评估，既可以适用于评分预测任务也可以用于Top-N推荐任务。。...这些item中发生的错误比列表中排在后面的item中的错误更严重。按排名列表对推荐效果进行加权评估的方法考虑了这种情况。...式中， α 表示用户u对商品α 的实际评分；而 α 为商品α 在用户u的推荐列表中的排名；d 为默认评分(如说平均评分值)；h 为系统的半衰期，也即是有50%的概率用户会浏览的推荐列表的位置。...为了得到最好的，我们把测试集中所有的条目置放在理想的次序下，采取的是前K项并计算它们的DCG。...假设我们现有一系列已知的用户评分数据集合R1，我们根据R1对一组用户未评分的item集合进行预测，得到一组预测评分数据集合P1。
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下，您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。...首先对其行进行排序，然后限制返回的行数的查询通常称为 Top-N 查询，它提供了一种创建报告的简单方法或只是基本问题的简单视图，例如“薪水最高的10个员工是谁？”...它对于提供数据集的前几行以供浏览的用户界面也很有用。当您发出 Top-N 查询时，您可能还需要指定一个偏移量：该偏移量不包括查询结果集的前导行。然后，查询返回从偏移后的第一行开始的指定行数或百分比。...偏移量使您能够修改典型问题，以便有关最高薪员工的问题可能会跳过前十名员工，而仅返回薪资排名中第十一位到第二十位的员工。...要返回下一组 5 名员工，请在语句中添加 OFFSET： SELECT employee_id, last_name FROM employees ORDER BY employee_id OFFSET
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。...该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。...第4步：在弹出的对话框中选择“仅创建数据连接”按钮，并勾选“将此数据添加到数据模型”选项，最后单击“确定”按钮，就将数据加载到数据模型中了。...首先单击“门店名称”字段的筛选按钮，在弹出的下拉列表中选择“其他排序选项”选项，然后在弹出的“排序(门店名称)”对话框的“升序排序(A到Z)依据”下拉列表中选择“排名”选项，最后单击“确定”按钮，实现对每个大区的门店的排名升序排列...经过以上的几个步骤，这个查看TOP-N门店销售和利润贡献度的模型就建立完成了，核心点就是参数表的建立。最后在Power Pivot的管理界面中将不需要在数据透视表里显示的度量值“筛选条件”隐藏即可。
，例如基于长期依赖配置和基于场景的 top-n 推荐算法。...第一种评估策略是将所用的方法和基准方法在同样的测试流程和测试集上进行评估，这有助于横向对比不同的方法在同一数据集上的性能差异，虽然这种策略在之前的类似文章中已经用过，但会导致验证方法和每个方法的原始文章中采用的方法有一定的差距...首先通过TF-IDF或BM25算法获取每个物品对每个用户的隐式评分（评价向量，rating vector，可以简单理解为该用户对该物品的需求程度），然后按照以下公式计算两个物品之间的距离： ?...ItemKNN-CFCBF：将每个物品的排名向量和特征向量结合，这样每个物品就由两个向量表示，通过计算两个物品的向量之间的余弦夹角来衡量相似度。 ?...结论 本文主要关注近年来发表在热门会议上的基于深度学习的 top-n 推荐算法，聚焦于它们的可复现性和真实性能。
每次排名取Top-N，简单计算每个轮次的交互记忆是不稳定的，因为在早期（抗噪阶段）模型还没有被训练的很好，因此采用最近的h轮来计算，公式如下,其中 \mathcal{P}_{t}^{h}(u, i)=\...即：如果在最近h次训练中，交互（u，i）有超过一半的次数在模型的top-N排名中，则说明被模型记住了。...本节设计了两个指标来反映模型的上述两个记忆特征。 使用 M_t 表示在第t轮（epoch）时的一组记忆交互，并使用 y_{ui}^* 表示交互的真实标签，由于隐式反馈中的噪声，该标签不可用。...将调度器定义为s，参数为 \phi ，并选择两个有代表性的因素来量化每个记忆数据对去噪的贡献： 第m个记忆样本的损失 L_m(\theta) 其中θ是经过actual update后的。...，并自适应地调整采样概率以获得更多信息的引导学习。
OVER()OVER() 是用于定义窗口函数的子句，它必须结合其他的函数才有意义，比如求和、求平均数。而它只用于指定要计算的数据范围和排序方式。mysql复制代码function_name(...)...搭配聚合函数1、按subject列进行分区，并求出某学科的最大最小值获取分数和此学科最高分mysql复制代码SELECT subject,score, MAX(score) OVER (PARTITION...,比如在 MySQL 5.7的版本中，就会像下面这样:mysql复制代码SELECT s1.name, s1.subject, s1.score, COUNT(s2.score) + 1 AS `排名`...：namesubjectscore排名Student1化学921Student2生物921Student5英语912Student8数学903配合其他窗口函数NTILE()NTILE() 函数用于将结果集划分为指定数量的组...例如，将分数倒序排序并分成4个组，相当于有了4个梯队。
一直倍受关注的评分与评论问题：Rating and Review Data by Initializing Latent Factor Models with Topic Models for Top-N...Recommender Systems 我们是在评估对可重复评估和公平比较的严格的基准化建议吗 | Are We Evaluating Rigorously：Benchmarking Recommendation...for Reproducible Evaluation and Fair Comparison 级联的混合Bandits：在线学习的相关性和多样性排名 | Cascading Hybrid Bandits...双重鲁棒估计与点击后转换的排名指标 | Doubly Robust Estimator for Ranking Metrics with Post-Click Conversions 通过对排名敏感的相关性平衡...does BERT know about books, movies and music：Probing BERT for Conversational Recommendation “谁不喜欢恐龙”:发现并引出更丰富的推荐偏好
一、背景 新用户和冷用户喜好预测问题一直是推荐系统领域的难题，并广泛存在于计算广告、App 推荐、电子商务和信息流推荐场景。...微调通常要重新训练整个网络，并更新模型所有参数，因此从参数量的角度来看，微调是非常低效的。...为了缓解 top-N 推荐结果中的头部效应问题，减少高频 item 对模型的影响，我们尝试了不同的均衡正负样本的策略，其中下列两种较为有效： 高频降采样： Word2vec 的实现中，会指定一个概率 P...其中，rank(j) 表示视频 j 在所有视频 item 集合 I 中的热度排名，ρ 表示阈值，通常取 0.3-0.5。...取子串的原因是，我们发现，用户观看的相邻视频之间兴趣点比较一致，也就是用户会在某个时刻连续观看一些同类的视频。这使得子串里的视频大多属于同一类，用户的兴趣点明确，更有利于模型找到用户的偏好。
本文提出了一种卷积序列嵌入推荐模型（Convolutional Sequence Embedding Recommendation Model：Caser)作为解决这一需求的方法，其思想是在时间和潜在空间中将一组最近的物品序列嵌入到一张...“图像”中，并利用卷积滤波器来学习作为图像的局部特征的序列模式，这种方法为提取长期兴趣和序列模式提供了一种统一而又简洁的网络结构。...和传统的Top-N推荐不同的是，top-N序列推荐将用户行为建模为物品的序列，而不是物品的集合。...，由一个三元组表示(用户u，前L个物品，后T个物品)。...▌总结 ---- ---- Caser是一种创新的解决方案，它通过将最近的行为建模为时间和潜在维度之间的“图像”，并使用卷积滤波器来学习序列模式，从而解决了Top-N序列推荐的问题。
我们的深度协同过滤模型能够吸收很多信号并使用深度的层对它们的交互进行建模，其性能优于 YouTube 原来使用的矩阵分解方法。...这种改进的离线保持了精确率，同时在A/B测试中显著地增加了最近上传视频的观看时间。 排名是更经典的机器学习问题，但是我们深度学习方法在性能上超过了之前对观看时间预测的线性与基于树的方法。...然后，基于相关得分r(v_i, v_j)用top-N的方法，对种子视频v_i选择相关视频集合R_i。注意，这里会增加一个最小得分临界。...对种子视频集合中的v_i，考虑它的相关视频R_i，并求相关视频的合集 排名： 基于信息1）视频质量；2）用户特征；3）多样性，进行排名。...因为用户在不同的时间会有多样的兴趣，所以在候选集合里彼此特别相似的视频会被去掉先。一个简单的实现方法是限制来自同一频道的被推荐的（同类里特别相似的）视频数量。更为复杂的方案有主题聚类和内容分析。
对于资讯类App，从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面，是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题：如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面？...最后，选取Top-N作为最终的帖子封面。 下面我们分模块说一下各自的实现原理。 人脸检测 在人脸检测中，我们用的是经典的yolov3模型。...4、用漫水填充算法将这三张二值图的边缘附近的噪点去掉。 5、将三张二值图上的同一个像素点求和并作归一化处理，得到的即为最终的显著图。...注：从提名矩阵中选值会可能会碰到多个连续的极大值点，这时我们会选择中心点，并对附近点作近邻抑制，保证提名区域不会太过相似。由于篇幅关系，这里不展开细说。...可以看两组新旧算法提取的封面效果感受一下： 第一组： 旧算法 新算法 第二组： 旧算法 新算法 总结与感谢 封面提取方案在动漫、Cosplay、风景等多种场景下都有较好的表现，目前波洞星球App已经在接入
4 pandas基本功能 4.1-4.5见之前文章 4.6 排名 排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。...默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。 rank的常用参数如下，rank(method='', axis='')。当为DataFrame时，axis可以为columns。...rank打破平级常用方法 方法 描述 'average' 默认：每个组分配平均排名 'min' 对整个组使用最小排名 'max' 对整个组使用最大排名 'first' 按照值在数据中的出现次序排名 'dense...' 类似method='min'，但是组间排名总是增加1，而不是一个组中相等的元素数量 大家可以下面自己练习。...；利用corrwith来计算每一列对某一列的相关性，例如frame.corrwith(frame['two'])计算每一列对two列的的相关性，也可以传入axis='columns'逐行计算。
我们将重点介绍如何利用先进的人工智能技术来加速工作流程，发现隐藏的见解，并最终增强金融服务行业的决策流程。...第 2 步：NVIDIA NIM 此演示使用 NVIDIA NIM，这是一组旨在加速企业生成式 AI 部署的微服务。...本教程将使用终结点通过 NIM 运行嵌入、重新排名和聊天模型。...然后，reranker 模型（也称为交叉编码器）输出每个查询-文档对的相似性分数。此外，元数据还可用于帮助提高重新排名步骤的准确性。...此分数用于按与用户查询的相关性对嵌入器检索的 Top-K 文档进行重新排序。然后可以应用进一步的过滤，仅保留 Top-N（例如 Top-10）文档。
因此要实现 \n 分割的多行统计，需要将单行拆分为多行，再进行后续的匹配和汇总求和。...正则表达式的术语经常是含义相近但使用范围迥异，也有人认为字符组不是子模式。这里的观点是它们与子模式起到的作用一样，所以两者可以归为一类。...三、捕获分组和后向引用 当一个模式的全部或者部分内容由一对括号分组时，它就对内容进行捕获并临时存储于内存中。可以通过后向引用引用捕获的内容，形式为 \1 或 1 。...替换命令还将捕获的文本重排为先是后向引用 \2 的内容再是 \1 的内容，再将匹配的文本替换为重排后的内容并输出。 替换命令结尾处的 p 表示要打印该行。...如果表达式的其余部分不匹配，则正则表达式将返回到先前记录的位置并尝试其他组合。如果使用了原子分组，则正则表达式引擎将不会跟踪先前的位置，而只会放弃匹配。
但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。...1、2016 年 1 月销售额排名 (1)A1 中语句用于初始化用户变量； (2)A2 中语句先对销售额排倒序，然后每一行销售额与上一行销售额比较，若相等则排名不变，否则排名等于行号； (3)A3 连接数据库...； (4)A4 执行初始化语句； (5)A5 执行查询语句并关闭数据库连接，返回结果。...over() `min`, count(*) over() `count` from detail where yearmonth=201601 order by sales; (1)A3 到 A7 依次对销售额求和...detail where yearmonth in (201601,201602) and sales>49500 order by yearmonth, sales desc; (1)A2 中按月份分组并对销售额求和
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