原文:推荐算法之去重策略

一 背景 推荐系统中,有一个刚需就是去重,去重主要涉及两块: 内容源去重,即有些抓取的文章基本是讲的一件事。 给用户推荐的内容去重,即不能重复推荐。 对于第一种去重,可以采用Google公布的去重算法Simhash,该算法适合海量数据去重。对于常规的文本相似度计算,需要分词,组合成一个向量,不适合海里文本。 第二种去重可以采用BloomFilter算法,该算法与Bitmap位图算法有相似之处。 二 ...

2019-07-23 15:41 0 1255 推荐指数:

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爬虫去重策略

1) 使用scrapy自带的set集合去重,当程序结束的时候会被清空,缺点:再次运行会导致数据重复。 2) 使用mysql做去重,对url地址进行md5,base64加密,加密之后会得到一串字符,判断字符串 是否在mysql表中,如果在表示已经爬取过了,如果不在,表示没有爬取,执行 ...

Thu Nov 01 00:42:00 CST 2018 0 1908
好书推荐-《策略思维》

  最近用了近一个月的时间重新看了遍《策略思维》一书,重新理解了博弈论的艺术,以及对经济、社会等现象的超乎想象的解决能力。可谓受益匪浅,感触颇多。 本书以故事和实际案例取胜,用许多故事和案例,向没有经济学基础的读者展示了博弈论策略思维的道理,不用再为晦涩难懂的博弈论理论知识头痛烧脑了。简而言之 ...

Thu Nov 05 03:27:00 CST 2015 0 1806
推荐召回策略

1. 概述   召回是指从全量信息集合中触发尽可能多的正确结果,并将返回结果给“排序”;排序是对所有召回的内容进行打分排序,选出得分最高的几个结果推荐给用户。 2. 召回策略   常用的主要有协同过滤、向量化召回和深度树匹配模型。   2.1 协同过滤     协同过滤主要分为基于物品 ...

Thu Dec 05 06:12:00 CST 2019 0 641
推荐算法-基于内容的推荐

根据推荐物品的元数据发现物品的相关性,再基于用户过去的喜好记录,为用户推荐相似的物品。 一、特征提取:抽取出来的对结果预测有用的信息 对物品的特征提取-打标签(tag) 用户自定义标签(UGC) 隐语义模型(LFG) 专家标签(PGC) 对文本信息的特征提取-关键词 ...

Wed Sep 04 22:59:00 CST 2019 0 754
推荐算法之电影推荐

两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解):SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
为什么我推荐算法4》

咱们的公众号有很多硬核的算法文章,今天就聊点轻松的,就具体聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。这本书我在之前的文章多次推荐过,但是没有具体的介绍,今天就来正式介绍一下。。 我的推荐不会直接甩一大堆书目,而是会联系实际生活,讲一些书中有趣有用的知识,无论你最后会不会去看这本书,本文都会给你带来一些收获 ...

Mon Feb 17 17:49:00 CST 2020 0 2817
推荐算法之: LFM 推荐算法

LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法: 其中: P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵 R:R矩阵是User-Item矩阵,由P*Q得来 见下图: R评分举证由于物品 ...

Tue Oct 13 05:10:00 CST 2020 0 793
数组去重的7种算法

参考《javascript种难点实例精讲》 1. 遍历数组 算法1的主要思想是在函数内部新建一个数组,对传入的数组进行遍历。如果遍历的值不在新数组中就添加进去,如果已经存在就不做处理。 以上代码在运行后得到的结果为“[1, 4, 5, 7, 8, 10]”。 2. 利用对象 ...

Wed Jul 21 17:41:00 CST 2021 0 121
 
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