原文:推薦算法之去重策略

一 背景 推薦系統中,有一個剛需就是去重,去重主要涉及兩塊: 內容源去重,即有些抓取的文章基本是講的一件事。 給用戶推薦的內容去重,即不能重復推薦。 對於第一種去重,可以采用Google公布的去重算法Simhash,該算法適合海量數據去重。對於常規的文本相似度計算,需要分詞,組合成一個向量,不適合海里文本。 第二種去重可以采用BloomFilter算法,該算法與Bitmap位圖算法有相似之處。 二 ...

2019-07-23 15:41 0 1255 推薦指數:

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爬蟲去重策略

1) 使用scrapy自帶的set集合去重,當程序結束的時候會被清空,缺點:再次運行會導致數據重復。 2) 使用mysql做去重,對url地址進行md5,base64加密,加密之后會得到一串字符,判斷字符串 是否在mysql表中,如果在表示已經爬取過了,如果不在,表示沒有爬取,執行 ...

Thu Nov 01 00:42:00 CST 2018 0 1908
好書推薦-《策略思維》

  最近用了近一個月的時間重新看了遍《策略思維》一書,重新理解了博弈論的藝術,以及對經濟、社會等現象的超乎想象的解決能力。可謂受益匪淺,感觸頗多。 本書以故事和實際案例取勝,用許多故事和案例,向沒有經濟學基礎的讀者展示了博弈論策略思維的道理,不用再為晦澀難懂的博弈論理論知識頭痛燒腦了。簡而言之 ...

Thu Nov 05 03:27:00 CST 2015 0 1806
推薦召回策略

1. 概述   召回是指從全量信息集合中觸發盡可能多的正確結果,並將返回結果給“排序”;排序是對所有召回的內容進行打分排序,選出得分最高的幾個結果推薦給用戶。 2. 召回策略   常用的主要有協同過濾、向量化召回和深度樹匹配模型。   2.1 協同過濾     協同過濾主要分為基於物品 ...

Thu Dec 05 06:12:00 CST 2019 0 641
推薦算法-基於內容的推薦

根據推薦物品的元數據發現物品的相關性,再基於用戶過去的喜好記錄,為用戶推薦相似的物品。 一、特征提取:抽取出來的對結果預測有用的信息 對物品的特征提取-打標簽(tag) 用戶自定義標簽(UGC) 隱語義模型(LFG) 專家標簽(PGC) 對文本信息的特征提取-關鍵詞 ...

Wed Sep 04 22:59:00 CST 2019 0 754
推薦算法之電影推薦

兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解):SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
為什么我推薦算法4》

咱們的公眾號有很多硬核的算法文章,今天就聊點輕松的,就具體聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。這本書我在之前的文章多次推薦過,但是沒有具體的介紹,今天就來正式介紹一下。。 我的推薦不會直接甩一大堆書目,而是會聯系實際生活,講一些書中有趣有用的知識,無論你最后會不會去看這本書,本文都會給你帶來一些收獲 ...

Mon Feb 17 17:49:00 CST 2020 0 2817
推薦算法之: LFM 推薦算法

LFM介紹 LFM(Funk SVD) 是利用 矩陣分解的推薦算法: 其中: P矩陣是User-LF矩陣,即用戶和隱含特征矩陣 Q矩陣是LF-Item矩陣,即隱含特征和物品的矩陣 R:R矩陣是User-Item矩陣,由P*Q得來 見下圖: R評分舉證由於物品 ...

Tue Oct 13 05:10:00 CST 2020 0 793
數組去重的7種算法

參考《javascript種難點實例精講》 1. 遍歷數組 算法1的主要思想是在函數內部新建一個數組,對傳入的數組進行遍歷。如果遍歷的值不在新數組中就添加進去,如果已經存在就不做處理。 以上代碼在運行后得到的結果為“[1, 4, 5, 7, 8, 10]”。 2. 利用對象 ...

Wed Jul 21 17:41:00 CST 2021 0 121
 
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