Word2Vec是谷歌团队提出的,让词向量在自然语言处理当中再度流行,并且推广到了广告.搜索.推荐等各个领域当中.Word2Vec顾名思义,就是一个生成对词的向量表达的模型.假设我们使用一组句子组成的语料库作为训练数据,其中一句长度为\(T\)的句子为\(w_1,w_2,...,w_T\),假设每个词都与最相邻的词关系最为密切.那么这种密切的关系可以分为两种: CBOW. 每个词都是由相邻的词决定的.cbow输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量,而输出就是这特定的一个词的词向量,即先验…

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用…

挺实在 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 简介 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子.协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤. 但是,现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做推荐.目前主要用的是 learningtorank 框架. 这里,是推荐系统的框架,整个推荐系统可以分为两部分,在线部分和离线部分. 在线部分主要负责…

基于邻域的算法(2) 上一篇我们讲了基于用户的协同过滤算法,基本流程就是寻找与目标用户兴趣相似的用户,按照他们对物品喜好的对目标用户进行推荐,其中哪些相似用户的评分要带上目标用户与相似用户的相似度作为权重来计算.但是,基于用户的协同过滤算法存在一些弊端,如计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难,其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系,另外也很难对推荐结果进行解释.那么,这一篇我们继续来了解一下基于物品的协同过滤算法. 基于物品的协同过滤算法(ItemCF) 基于物品的协同过滤…

前言 推荐系统实践那本书基本上就更新到上一篇了,之后的内容会把各个算法拿来当专题进行讲解.在这一篇,我们将会介绍矩阵分解这一方法.一般来说,协同过滤算法(基于用户.基于物品)会有一个比较严重的问题,那就是头部效应.热门的物品容易跟大量的物品产生相似性,而尾部的物品由于特征向量系数很少产生与其他物品的相似性,也就很少被推荐. 矩阵分解算法 为了解决这个问题,矩阵分解算法在协同过滤算法中共现矩阵的基础上加入了隐向量的概念,也是为了增强模型处理稀疏矩阵的能力.物品和用户的隐向量是通过分解协同过滤的共现…

用户行为数据的二分图表示 用户的购买行为很容易可以用二分图(二部图)来表示.并且利用图的算法进行推荐.基于邻域的模型也可以成为基于图的模型,因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况.我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为,这样的话数据集可以用一个二分图来表示.我这里尝试画一个二分图(有点丑,不要介意哈): graph LR A(A) -->a[a] A(A) -->b[b] A(A) -->d[d] B(B) -->b[b] B(B)…

做过深度学习的小伙伴,大家应该多多少少都听说过Embedding,这么火的Embedding到底是什么呢?这篇文章就用来介绍Embedding.另外,基于深度学习的推荐系统方法或者论文还没有结束,我打算穿插进行讲解,毕竟,深度学习出来的推荐框架的算法实在是太相像了,很难有大的不同.所以,这一篇就聊聊Embedding. 初识Embedding Embedding又被成为向量化,或者向量的映射.Embedding(嵌入)也是拓扑学里面的词,在深度学习领域经常和Manifold(流形)搭配使用.在之…

推荐系统是根据用户的行为.兴趣等特征,将用户感兴趣的信息.产品等推荐给用户的系统,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别: 根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性,可划分为基于人口统计学的推荐和基于内容的推荐 ...... 通常,我们在讨论推荐系统时主要是针对个性化推荐系统,因为它才是更加智能的信息发现过程.在个性化推荐系统中,协同过滤算法是目前应用最成功也是最普遍的算法,主要包括两大类,基于用户…

新版的Neo4j图形算法库(algo)中增加了个性化Pagerank的支持,我一直想找个有意思的应用来验证一下此算法效果.最近我看Peter Lofgren的一篇论文<高效个性化Pagerank算法>(Efficient Algorithms for Personalized PageRank)(https://arxiv.org/pdf/1512.04633.pdf),在论文中,有一个比较有趣的示例: 我们想在论文引用网络中进行个性化搜索的尝试,但是要怎样设置个性化PageRank的参数,才…

推荐数据集MovieLens及评测 数据集简介 MoiveLens是GroupLens Research收集并发布的关于电影评分的数据集,规模也比较大,为了让我们的实验快速有效的进行,我们选取了发布于2003年2月的 MovieLens 1M,这个数据集包含6000个用户对4000个电影的一百万个评分.这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.数据集下载地址. 数据集格式 评分数据 在rating.dat文件当中,里面主要保存了…