http://mt.dbanotes.net/review/bi_story.html…

[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi…

丁香园CTO冯大辉谈技术团队管理 http://www.infoq.com/cn/interviews/fdh-team-manager http://www.geekpark.net/topics/216589 持续收集...…

本文引自http://blog.csdn.net/fwing/article/details/4942886 现在的推荐系统特别火啊.做得最好的应该是Amazon了. 上面是Amazon的图书推荐. 用的就是著名的 协同过滤(Collaborative filtering)算法. 我们用一个简单的例子来说明. 下面是一个用户购买的书籍的表格. 计算机网络 算法导论 人工智能 数据库系统实现 概率统计 GRE 词汇手册 小明 1 0 1 0 1 0 小张 0 1 1 0 1 0 小李 1 1 0…

 1. 我们为什么需要推荐系统?“推荐”可是个当红话题.Netflix愿意用百万美金召求最佳的电影推荐算法,Facebook也为了登陆时的推荐服务开发了上百个项目,遑论现在市场上各式各样的应用都需要个性化服务.“从互联网中提取信息犹如用消防栓饮水”(Mitchell Kapor).如今的信息量早已过载,要依据如此嘈杂的信息做出正确决定显然是艰难的.这也是为什么推荐系统日渐流行,尤其在像Netflix, Amazon, Echo,和Facebook这类需要个性化服务的产品. 在大数据时代,实时推荐…

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.…

Java开源生鲜电商平台-推荐系统模块的设计与架构(源码可下载) 业务需求: 对于一个B2B的生鲜电商平台,对于买家而言,他需要更加快速的购买到自己的产品,跟自己的餐饮店不相关的东西,他是不关心的,而且过多无用的东西掺杂在一起,反而不便 于买家下单,用户体验也很差,严重的会因此丢了客户.(客户觉得太难用了.一般都就会放弃使用.) 对于卖家而言,他自己就调整下自己的商品的上架与下架,然后就是调整下自己商品的价格.(蔬菜类的商品会随着市场的供求关系会有相应的波动.) 业务分析: 推荐系统:根据买家的…

前言 [推荐系统 - 基础教程]可能是穆晨的所有博文里,最有趣最好玩的一个系列了^ ^. 作为该系列的[入门篇],本文将轻松愉快地向读者介绍推荐系统这项大数据领域中的热门技术. 为什么要有推荐系统? 从字面意义来看,推荐系统,就是向各位读者们推荐物品的系统.于是大家自然会想到推销...... 显然,这并不好玩,因为谁也不想被人打扰,而这个"推销系统"也不是本系列教程要讲解的推荐系统. 该问题的根本原因在于:传统推荐方式太low了:而一个可能让读者们感到诧异的事实是:你们已经开始频繁使用…

http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/8821419 这学期选了一门名叫<web智能与社会计算>的课,老师最后偷懒,最后的课程project作业直接让我们参加百度的一个电影推荐系统算法大赛,然后以在这个比赛中的成绩作为这门课大作业的成绩.不过,最终的结果并不需要百度官方的评估,只需要我们的截图即可(参看百度云平台),例如下面这个: 上面最重要的就是RMSE的数值,数值越小代表偏差越小,百度排行榜就是按值从小到大来排列的,这些人使用的可能…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

流动的推荐系统 我们经常谈论的推荐系统(Recommender System),从形式上看是比较“静态”的推荐,通常位于网页主要信息的周边,比如电商网站的“看了又看”.“买了又买”.这种推荐系统在大多数场景下无法独立撑起一款产品. 依据维基百科Recommender System词条的定义:“推荐系统是信息过滤系统的子类,专门用于预测用户对一个项目偏好或者评分进行预测”,则兴趣Feed也是一种推荐系统:它预测用户对社交网络中相邻节点动态内容喜好程度,并根据喜好程度决定这些动态内容的展示顺序. F…

先说一说问题,不知道大家有没有这样的经验,反正我是经常碰到. 举例1,某些网站每隔几天就发邮件给我,每次发的邮件内容都是一些我根本不感兴趣的东西,我不甚其扰,对其深恶痛绝.         举例2,添加具有某功能的一个msn机器人,每天都有几次突然蹦出一个窗口,推荐一堆我根本不想知道的内容,烦不烦啊, 我只好将你阻止掉. 每一个观众只想看他感兴趣的东西,而不是一下与之无关的事物,那么如何才能知道观众的兴趣所在呢,还是数据挖掘,经过一番思考,终于有点思路,即根据用户以往的浏览历史来预测用户将来的行…

在之前的博客中,我主要介绍了embedding用于处理类别特征的应用,其实,在学术界和工业界上,embedding的应用还有很多,比如在推荐系统中的应用.本篇博客就介绍了如何利用embedding来构建一个图书的推荐系统. 本文主要译自<Building a Recommendation System Using Neural Network Embeddings>,完整详细的代码见官方GitHub. 目录 一.背景&数据集读取 1.1 神经网络嵌入(Neural Network Em…

开篇语: 大一的时候.在实验室老师和师兄的带领下.我開始接触推荐系统.时光匆匆,转眼已是大三,因为大三课甚是少.于是便有了时间将自己所学的东西做下总结. 第一篇博客.献给过去三年里带我飞的老师和师兄们,感谢你们的无私帮助与教导! 协同过滤算法: 在传统的协同过滤算法中,算法是基于如图一的用户评分矩阵对用户进行推荐的.其核心思想大致是利用相似用户或者相似商品的信息对用户进行推荐,拿图一举例.在这里我们要预測小红对<了不起的盖茨比>这部电影的评分是多少(1-5),一个最简单的想法就是从全部用户中找…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

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…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/71951411 RALM: 实时 look-alike 算法在推荐系统中的应用 0. 导语 本论文题为<Real-time Attention based Look-alike Model for Recommender System>,作者 Yudan Liu, Kaikai Ge, Xu Zhang, Leyu Lin,已被 KDD 19 接收,原文见附录. Look-alike 是广告领域经典的推荐算法,拥有定向能力强.用…

最新最全的文章请关注我的微信公众号:数据拾光者. 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目.首先讲了下用户.广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已.平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题.因为Youtube深度学习推荐系统是基于Embedding做的,所以第二部分讲了下Embed…

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的…

如今的推荐系统,对于实时性的要求越来越高,实时推荐的流程大致可以概括为这样: 推荐系统对于用户的请求产生推荐,用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等),推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐.这个过程中有两个值得关注的地方: 这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互.互相影响的过程. 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应. 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现,而在此之前先了解一些背景概念. 强化学习 强化学习领域的知名教材 <Reinforcement Learning: A…

今天我们来剖析一篇经典的论文:Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook.从这篇paper的名称当中我们可以看得出来,这篇paper的作者是Facebook的广告团队.这是一篇将GBDT与LR模型结合应用在广告点击率预测的方法,虽然距今已经有好几年了,但是文中的方法仍然没有完全过时,至今依然有一些小公司还在使用. 这篇paper非常非常经典,可以说是推荐.广告领域必读的文章,说是业内的常识也不为过.这篇文章的质量很高,内容…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 数据 推荐算法 协同过滤 基于流行度的推荐 基于用户标签相似度的推荐 评价指标 算法对比 推荐10本书籍 推荐20本书籍 推荐解释 探讨 结论 本文记录了我对owllook.net这一网络小说搜索引擎的推荐系统的分析与设计过程.这个项目是开源项目,地址在owllook repo,目前已经积累了一定的数据量,需要一个靠谱的推荐系统.注意我用到的数据是内部数据,并没有开源. 本文使用…

领域驱动和MVVM应用于UWP开发的一些思考 0x00 起因 有段时间没写博客了,其实最近本来是根据梳理的MSDN上的资料(UWP开发目录整理)有条不紊的进行UWP学习的.学习中有了心得体会或遇到了问题就写一篇博客记录一下,方便后面查询.不过前几天在园子里逛看了几篇领域驱动的文章,突然发现领域驱动设计的有些地方对我有了很大的提示.在之前用WPF做桌面开发时,使用MVVM可以把View和Model很好的解耦,但在处理数据持久化的时候并没有找到一种特别好的方式.我之前的做法是把ADO封装了一层SQL…

这是我在面试大公司时碰到的一个笔试题,当时自己云里雾里的胡写了一番,回头也曾思考过,最终没实现也就不了了之了. 昨天看到有网友说面试中也碰到过这个问题,我就重新思考了这个问题的实现方法. 对于想进大公司的童鞋,我想多说两句,基础知识真的很关键.平时在工作中也深刻体会到,没有扎实的基础知识,简单问题容易复杂化. 因为存在 indexOf 的方法,所以自定义方法写成 indexof ,方便对比. 对于 Array.indexof() 方法的实现,主要考察的就是原型继承的知识. 通过 Array.pr…

原文地址:https://css-tricks.com/state-css-reflections 译者:nzbin 友情提示:由于演示 demo 的兼容性,推荐火狐浏览.该文章篇幅较长,内容庞杂,有一定难度.而我本人学识有限,加之时间仓促,所翻译内容可能有不恰当及晦涩之处.欢迎大家拍砖指正. 我最近在 codePen 上看到了这个 加载程序,一个纯CSS制作的带有渐变反射的3D旋转竖条.它的制作方法是:为每个竖条创建一个元素,然后通过复制每一个元素来制作反射倒影,最后在反射倒影上添加渐变背景来…

年关将近,整个人已经没有了工作和写作的激情,估计这个时候很多人跟我差不多,该相亲的相亲,该聚会喝酒的聚会喝酒,总之就是没有了干活的心思(我有很多想法,但就是叫不动我的手脚,所以我只能看着别人在做我想做的事,吃我想吃的东西.).本人由上个月的每周四五篇,到现在的文章缩短到每周一篇,说个实话,现在的一篇也有不想写的心思了(这一篇还是咬着牙写的,感觉实在是写不动了,写博客太折腾人了,谁写谁知道啊!),不过还是希望写出来可以帮到大家,如有写的不足的地方,还望大家多多指正,知识在于总结和反思,对别人也对自…

0x00 单元测试Pro & Con 最近尝试在我参与的游戏项目中引入TDD(测试驱动开发)的开发模式,因此单元测试便变得十分必要.这篇博客就来聊一聊这段时间的感悟和想法.由于游戏开发和传统软件开发之间的差异,因此在开发游戏,特别是使用Unity3D开发游戏的过程中编写单元测试往往会面临两个主要的问题: 游戏开发中会涉及到很多的I/O操作处理,以及视觉和UI的处理,而这个部分是单元测试中比较难以处理的部分. 具体到使用Unity3D开发游戏,我们自然而然的希望能够将测试的框架集成到Unity3D…

今天工作中需要做一个事情: 在shader内部做一些空间距离上的计算,而且需要对所有的点进行计算,符合条件的显示,不符合条件的点不显示. 思路很简单,在vertex shader内知道顶点坐标,进行计算,算好以后判断是否需要显示,例如设置alpha值,那么再将alpha值传给fragment shader,在里面设置alpha的值就好了. 基本代码如下 // vertex shader #version 300 es in vec4 vPosition; in vec2 vTexCoord; o…

关于DDD的理论知识总结,可参考这篇文章. DDD社区官网上一篇关于聚合设计的几个原则的简单讨论: 文章地址:http://dddcommunity.org/library/vernon_2011/,该地址中包含了一篇关于介绍如何有效的设计聚合的一些原则,共3个pdf文件.该文章中指出了以下几个聚合设计的原则: 聚合是用来封装真正的不变性,而不是简单的将对象组合在一起: 聚合应尽量设计的小: 聚合之间的关联通过ID,而不是对象引用: 聚合内强一致性,聚合之间最终一致性: 上面这几条原则,作者通过…

前言:工作三年了,工作内容主要是嵌入式软件开发和维护,用的语言是C,毕业后先在一家工业自动化控制公司工作两年半,目前在一家医疗仪器公司担任嵌入式软件开发工作.软件开发中,难免不产生bug:产品交付客户使用后,难免不产生问题,那么关于bug分析和异常处理则是软件开发和维护中无法躲避的工作内容.工作至今,我一直在思考关于bug分析和异常处理,有没有一些原则性.规律性的东西可循,以减少bug,提高bug分析的效率,对于一些异常,基于什么原则进行处理,才能达到客户的要求.这些问题每个行业.每个职位上的人…