的推荐算法并不准确的原因之一) 我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下 ...
原文:http: hijiangtao.github.io WeiboRecommendAlgorithm 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源 解决推荐时的通用技术问题 完成必要的数据分析 为推荐业务提供指导。 分词技术与核心词提取:是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分 词语信息标注 内容核心词 实体词提取 语义依存分析等。 分类与anti spam: ...
2015-12-13 20:28 0 3931 推荐指数:
的推荐算法并不准确的原因之一) 我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下 ...
上面是自己的学习笔记,下面是推荐博文阅读 关于每个知识点的阅读顺序若不加序号一般是并列的,有序号的话一般是推荐看(当然一知半解的话可以从头看起也可以从中间开始) 另外,有的链接放在推荐的下面了 另另外,算法难度是降序的 持续更新中..... 来一波自己的学习笔记 [带限制的插板 ...
一、全链路精准预估技术: 参考: https://arxiv.org/abs/1804.07931 传统的多阶段建模在实际中存在SSB和DS问题: 多阶段模型的样本漏斗: 召 ...
准备利用weibo SDK与Django,写一个weibo timeline输出rss的小工具,昨天开始熟悉weibo SDK,先实现一个简单的脚本搞懂weibo SDK使用方法 参考: https://github.com/michaelliao/sinaweibopy/wiki ...
推荐(引擎)系统算法学习导论 作者:July。 出处:结构之法算法之道 引言 昨日看到几个关键词:语义分析,协同过滤,智能推荐,想着想着便兴奋了。于是昨天下午开始到今天凌晨3点,便研究了一下推荐引擎,做了初步了解 ...
智能推荐算法总的来说分为两种:基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。 基于内容的推荐算法: 根据内容的相似度(静态的东西)进行推荐,内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置,关注等进行相似内容推荐。 协同过滤推荐算法: 根据动态信息来进行推荐 ...
概括分类: 1) 基于内容的推荐:这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识,通过挖掘文本的TF-IDF特征向量,来得到用户的偏好,进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好,而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础,本文就不多讲,在后面专门讲NLP的时候再讨 ...
ref:参考自:这里(目标跟踪) Meanshift图像分割:这里 最近看到FT算法使用meanshift算法进行显著图的分割,于是就来学习他的姿势 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛。 准确的说,不是真正 ...