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    协同推荐系统简介

    最近几年搜索引擎理念可谓渗入人心,对于互联网产品设计人员来说,张口必言搜索。同事基于搜索技术的各种产品也在Web2.0的浪潮下如雨后春笋,刷刷往 外冒。在这些林林总总的产品里面,几乎都能见到“ tag , 相关新闻, 相似产品 ” 类推荐链接的踪影。稍加留意这些产品的实现就可以发现,大多还是基于关键词的搜索机制实现的。很显然基于关键词技术的相关推荐是最直观的,似乎也是最有效 的一种实现方式,如同机枪中的AK-47,那他冲锋陷阵总是屡试不爽。 对于文字类产品的推荐,基于关键词的实现方式,目前还是主流;但在电子商务,智能阅读推荐,商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意,这也就有了协同推荐过滤系统。Collaborative filtering 。 所谓协同推荐,很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足,把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 有2种最基础类型的协同推荐系统: 1 基于当前活跃用户 和 上一个用户的相似性 来进行分析(一般是计算用户购买或者感兴趣的商品来进行);侧重于用户 2 基于当前用户选择(或感兴趣)的商品 和 上一个用户感兴趣的商品的相似性来进行分析; 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分,以上两类协同推荐系统可以分为:内存型 和 模式型的协同推荐。一般内存型的都比较直观,适合于小型的数据集合,而模式型的一般都是利用 机器学习的方法,适用于大规模的数据分析,也可以称之为离线分析。模式型的是我比较关心的,因为做基于SEO的日志分析 ,比较适合。 我们在进行协同分析的时候,要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下,如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 下面说一下协同系统的设计要素吧: 1 数据项 Item 2 项集合 ItemCollection 3 数据项的关系权重 DirectedEdge 4 数据项在数据集合中的存储方式 具体的算法实现过程,可以参考:Beyond Search 的推荐系统:关联规则(2)。我这里摘录如下:

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    从原理到策略算法再到架构产品看推荐系统 | 附Spark实践案例

    作者 | HCY崇远 01 前言 本文源自于前阵子连续更新的推荐系统系列,前段时间给朋友整理一个关于推荐系统相关的知识教学体系,刚好自身业务中,预计明年初随着业务规模增长,估摸着又要启动推荐相关的项目了,所以也是趁机把相关的知识结构梳理了一遍。这这里重新做整理,并额外做了一些增减,让整体逻辑会更通顺一点。 整个文章的结构逻辑,先从推荐系统的基础知识结构讲起,然后由浅入深过渡到几个推荐策略算法上,并且为每个推荐策略算法提供一些简单的入门Spark案例代码,再从策略过渡到系统层级,包括数据架构、策略组合

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    基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

    随着网络的普及,网络资源不断丰富,网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题,帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品,为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐,也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段,能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品,并推荐给用户。对于用户而言,如果打开网站的链接并登陆,就能找到自己喜欢的商品,会省下很多翻看网页的时间和精力,而这样的网站,一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利,继而,使用户与网站之间有更好的粘合度,提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中,协同过滤被广泛应用,也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心,它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型,满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求,产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要,将顾客更多地吸引到自己的网站,与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户,防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术,很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣

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    清华大学周伯文老师课题组招聘助理教授 / 博士后 / 工程师 / 短期访问学生

    新的一期博士招生正式启动!本期我们将为大家介绍清华大学周伯文老师协同交互智能课题组招聘助理教授 / 博士后 / 工程师 / 短期访问学生的相关信息。 课题组简介 清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼,负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术,研究目标为:构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代 AI 模型和理论,让 AI 系统更好地与人协同完成复杂任务,并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组主要研

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    清华大学周伯文老师课题组招聘助理教授/博士后/工程师/短期访问学生

    清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼,负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术,研究目标为:构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代AI模型和理论,让AI系统更好地与人协同完成复杂任务,并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组简介 课题组主要研究方向包括: 多模态表征与交互 研究多模态信息的理解、生成、交互与知识图谱的融合推理,提升人机协同场景下的认知、创新与决策能力,建立数据驱动的机器学习与知识驱动

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    清华大学周伯文老师课题组招聘助理教授/博士后/工程师/短期访问学生

    清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼,负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术,研究目标为:构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代AI模型和理论,让AI系统更好地与人协同完成复杂任务,并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组简介 课题组主要研究方向包括: 多模态表征与交互 研究多模态信息的理解、生成、交互与知识图谱的融合推理,提升人机协同场景下的认知、创新与决策能力,建立数据驱动的机器学习与知识驱动

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    HarmonyOS特点与应用前景分析

    一直以来,智能手机与平板电脑等移动设备的操作系统(Operating System,OS),主要由苹果公司开发的iOS移动操作系统和Google公司开发的Android操作系统所占据。这种局面除将我国广阔的市场让给了国外公司外,更是对国家安全和稳定造成隐忧。特别是今年以来西方的一些国家不断对我国高科技产业进行围堵,使我国以5G为代表的智能手机和移动通信面临严峻考验。2019年8月9日的华为开发者大会上,华为消费者业务CEO余承东正式对外宣布,华为公司推出全新的基于微内核、面向全场景、适配多终端的鸿蒙系统(HarmonyOS),而且只需1~2天就可将现有设备中的安卓系统迁移到HarmonyOS。任 正 非 更 是 直 接 指 出 鸿 蒙 OS或 许 有 一 天 超 越Android/iOS的可能性。

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    奈学科技技术开放日 | 《推荐系统核心算法精讲及落地实践》等你免费学!

    好的开始等于成功的一半,2022给自己一个美好的期许!为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持,在2022新年开篇之际,奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动,以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员!提到推荐系统,技术圈里的大家一定不会感到陌生,早在2011年9月的百度世界大会上,李彦宏将推荐引擎与云计算、搜索引擎并列为未来互联网战略规划以及发展方向。PC时代是搜索的天下,而移动时代则是推荐的主场。最近十年尤其最近五年,借助推荐系统的技术和名头,异军突起的

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