1.帝国CMS文章随机调用等一些常用标签 [e:loop={'news',10,18,0,'newstime>UNIX_TIMESTAMP()-86400*7','onclick desc'}] <a href="<?=$bqsr[titleurl]?>" target="_blank"><?=$bqr[title]?></a><br> [/e:loop] 2.多少天内的信息显示new字样 <t

如今随便上个网都能够看到淘宝.京东等各大电商平台的双十一购物狂欢宣传,从2009年開始淘宝愣是把11.11这一天打造成了全民购物狂欢节.阿里巴巴的上市更是激发了阿里人的斗志,据说他们今年的目标是1000亿.都说一个成功男人的背后必有一个女人.马云的成功是背后成千上万的女人呀-- 言归正传我们谈点专业的知识.我们每一个人都在淘宝上买过东西吧,一般我们都是先搜索自己想要买的东西,比方:上衣.牛仔裤.帽子--然后淘宝给出我们搜索结果.假设有更加明白的购物目标我们会勾选依照人气.销量.信用.价格等筛选,

前面我们说了帝国cms调用最新文章 利用文字调用标签phomenews,现在我们说下相关文章的调用,如果文章有设置关键词的话可以直接用[!--other.link--]进行调取,现在我们来升级一下,如果有相关文章就调相关文章,如果没有就调最新文章,优化代码如下: <?php if($navinfor[keyid]) { ?> <!--相关文章--> [otherlink]2,'',10,42,0,0,0[/otherlink] <!--相关文章--> <?php

总的来说,信息爆炸,产生了信息过载.解决的方法主要有两类:检索和推荐.检索是主动的有目的的.意图明确,推荐是非主动的.意图不明确. 推荐方面最经典的,就是协同过滤推荐了.我博客这里有两篇,一篇偏理论,一篇讲ALS实战. <协同过滤 CF & ALS 及在Spark上的实现> <协同过滤 & Spark机器学习实战> 其他的还有一些典型推荐的算法,如下: 典型推荐特征,如下: 典型推荐系统框架,如下:

<Agglomerative clustering of a search engine query log> 论文作者:Doug Beeferman 本文将解读此篇论文,此论文利用搜索日志中的<query,url>类型点击日志,实现忽略目标url内容,基于搜索词条用户的点击数据,聚合相关搜索和连接的算法.(本解读文章个人辛苦之作,请勿随意转载 文章链接 https://www.cnblogs.com/jiaomaster/p/16271663.html) 背景 随着互联网规模的扩

以connect20.magentocommerce.com开头的是connect 2.0的key.有些网页打不开了.但是connect的地址经测试是可用的. Mangento 免费团购模块 http://connect20.magentocommerce.com/community/ZizioGroupSale 1.Alipay Payment Gateway(支付宝接口)(免费)官方下载地址: http://www.magentocommerce.com/magento-connect/co

爬取今日头条https://www.toutiao.com/首页推荐的新闻,打开网址得到如下界面 查看源代码你会发现 全是js代码,说明今日头条的内容是通过js动态生成的. 用火狐浏览器F12查看得知 得到了今日头条的推荐新闻的接口地址:https://www.toutiao.com/api/pc/focus/ 单独访问这个地址得到 此接口得到的数据格式为json数据 我们用scrapy+selenium+PhantomJS的方式获取今日头条推荐的内容 下面是是scrapy中最核心的代码,位于s

1.摘要: 提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐.由于新闻特征和用户喜好的动态特性,在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题. 虽然已经提出了一些在线推荐模型来解决新闻推荐的动态特性,但是这些方法主要存在三个问题:①只尝试模拟当前的奖励(eg:点击率)②很少考虑使用除了点击 / 不点击标签之外的用户反馈来帮助改进推荐.③ 这些方法往往会向用户推荐类似消息,这可能会导致用户感到厌烦. 基于深度强化学习的推荐框架,该框架可以模拟未来的奖励(点击率) 2.引言: 新闻推荐三个问题: (1)新闻推荐

摘自:https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/89678866 DKN:Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation 1.     论文出处:www2018 2.     摘要:(背景):在线新闻推荐系统致力于在庞大的新闻数据中为用户提供个性化的新闻推荐. (存在问题):一般情况下,新闻语言高度浓缩且主要由知识实体构成.已有的推荐方没有进行外部知识的抽象与学习,不能够充分地发掘

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7297-1-1.html Facebook放弃Cassandra之后,对HBase 0.89版本进行了大量稳定性优化,使它真正成为一个工业级可靠的结构化数据存储检索系统.Facebook的Puma.Titan.ODS时间序列监控系统都使用HBase作为后端数据存储系统.在国内公司的一些项目中也用到了HBase.   HBase隶属于Hadoop生态系统,从设计之初就十分注重系统的扩展性,对集群的动态扩展.负载均衡.容错.数据恢

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大 大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几

在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法.本文将带你深入了解协同过滤的秘密.下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐.这就是协同过滤的核心思想. 换句话说

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几百棵

下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor

写代码的时候有一个好的规范和顺序能够帮你节省很多时间.下文将推荐相关CSS书写顺序和规范的一些方法.这个文档将会整理进前端规范文档中,如果你有更好的意见,不妨留言告知我们. CSS书写顺序 该代码来自于互联网,最初好像是Mozilla的网站上. 1. Display & Flow(显示与流) 2. Positioning(位置) 3. Dimensions(尺寸) 4. Padding, Borders,Margins,Outline(填充.边界.边缘.轮廓) 5. Typographic St

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(

R语言实现关联规则 笔者前言:以前在网上遇到很多很好的关联规则的案例,最近看到一个更好的,于是便学习一下,写个学习笔记. 1 1 0 0 2 1 1 0 0 3 1 1 0 1 4 0 0 0 0 5 1 1 0 1 6 1 0 1 0 2.关联规则专业术语项集 ItemSet 这是一条关联规则: 括号内的Item集合称为项集.如上例,{News, Finance}是一个项集,{Sports}也是一个项集. 这个例子就是一条关联规则:基于历史记录,同时看过News和Finance版块的人很有可能

一.定义 UserCF:推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF:推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点,根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣,即: UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好,更加个性化 二.新闻类网站采用UserCF的原因: 用户大都喜欢热门新闻,特别细粒度的个性化可忽略不计 个性化新闻推荐更强调热点,热门程度和实效性是推荐的重点,个性化重要性则可降低 ItemCF需要维护一张物品