題記:推薦引擎依據的分類依據數據源,分為基於人口統計學的(用戶年齡或性別同樣判定為類似用戶)、基於內容的(物品具有同樣關鍵詞和Tag,沒有考慮人為因素)。以及基於協同過濾的推薦(發現物品。內容或用戶的相關性推薦。分為三個子類,下文闡述); 依據其建立 ...
set類型 新的存儲需求:存儲大量的數據,在查詢方面提供更高的效率 需要的存儲結構:能夠保存大量的數據,高效的內部存儲機制,便於查詢 set類型:與hash存儲結構完全相同,僅存儲鍵,不存儲值 nil ,並且值不允許重復 基本操作 添加數據 獲取全部數據 刪除數據 獲取集合數據總量 判斷集合中是否包含指定數據 業務場景 每位用戶首次使用今日頭條時會設置 項愛好的內容,但是后期為了增加用戶的活躍度 ...
2020-02-13 10:15 0 800 推薦指數:
題記:推薦引擎依據的分類依據數據源,分為基於人口統計學的(用戶年齡或性別同樣判定為類似用戶)、基於內容的(物品具有同樣關鍵詞和Tag,沒有考慮人為因素)。以及基於協同過濾的推薦(發現物品。內容或用戶的相關性推薦。分為三個子類,下文闡述); 依據其建立 ...
近期參加了DataWhale組織的組隊學習,加入了其中的新聞推薦系統的學習,專門開了一個分類來記錄學習的過程! 項目地址:Fun-rec。 先給出整個新聞推薦系統的框架: 可以很清楚地看到,整個系統被划分成兩個部分:offline,online。 offline offline部分主要 ...
因為考慮到非技術從業者,這篇文章我會寫的非常通俗,不出現任何難懂的名詞和概念,更不會有任何涉及到線代、算法底層的東西。 先聲明一點,下面不會出現任何具體算法實現細節,這是公司機密,但推薦算法其實是可以通過APP的表現來反推的,不會100%准確,但應該也八九不離十 ...
實現本文的文本數據可以在THUCTC下載也可以自己手動爬蟲生成, 本文主要參考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素貝葉斯 rf表示隨機森林 lg表示邏輯回歸 初學者(我)通過本程序的學習可以鞏固 ...
網易雲音樂的歌單推薦算法是怎樣的呢?最近有很多人關心這個問題。調查了一些網易雲音樂的重度患者,小咖帶你來看一些路過大神的精辟分析。 分析一: “商品推薦”系統的算法( Collaborative filtering )分兩大類: 第一類,以人為本,先找到與你相似的人,然后看看他們買了 ...
業務場景 脈脈為了促進用戶間的交流,保障業務成單率的提升,需要讓每位用戶擁有大量的好友,事實上職場新人不具有更多的職場好友,如何快速為用戶積累更多的好友? 新浪微博為了增加用戶熱度,提高用戶留存性 ...
一.數據顯示:(大容量數據顯示特點) 1.以列表方式顯示數據的特點: 優勢:數據能夠按照指定格式顯示,布局清晰,不受信息數量的限制 不足:當數據量較多,需要用戶拖動頁面才能瀏覽更多信息 當采用分頁技術實現批量數據的頁面顯示時,就既能顯示多條信息,又不需要拖動頁面 ...