有一句話同學們應該都非常耳熟了:“編程=算法+數據結構”。數據結構是程序的骨架,算法是程序的靈魂,但是很多CS出身的朋友都沒能真的搞懂這兩者…… 為此幫大家篩選了6本口碑極佳的書籍,希望能幫助同學們更好的了解算法與數據結構,拿下高薪offer。 入門: 1.《算法圖解》 非常適合0基礎 ...
參考文獻 https: mp.weixin.qq.com s XD qFpt FdLTy PcrLiTIA 推薦算法套路 排序模型一般都衍生自Google的Wide amp Deep模型,有一個淺層模型 LR或FM 負責記憶,DNN負責擴展 特征一般都采用類別特征。畫像 用戶歷史天然就是高維 稀疏的類別特征。對於實數型特征,比如用戶 物料的一些統計指標,在我的實踐中,也通過分桶,先離散化成類別特 ...
2020-12-16 09:12 0 385 推薦指數:
有一句話同學們應該都非常耳熟了:“編程=算法+數據結構”。數據結構是程序的骨架,算法是程序的靈魂,但是很多CS出身的朋友都沒能真的搞懂這兩者…… 為此幫大家篩選了6本口碑極佳的書籍,希望能幫助同學們更好的了解算法與數據結構,拿下高薪offer。 入門: 1.《算法圖解》 非常適合0基礎 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
遷移到:http://www.bdata-cap.com/newsinfo/1741432.html 本文內容 用戶評分表 曼哈頓(Manhattan)距離 歐式(Euclidean)距離 余弦相似度(cos simliarity) 推薦算法以及數據挖掘 ...
推薦算法概述 對於推薦系統(Recommend System, RS),從廣義上的理解為:為用戶(User)推薦相關的商品(Items)。常用的推薦算法主要有: 基於內容的推薦(Content-Based Recommendation) 協同過濾的推薦(Collaborative ...
尊重原著! 如果計算機系只開三門課,那么這三門課就一定是:離散數學,數據結構與算法,編譯原理。如果只開一門課,那剩下的就一定是:數據結構與算法。Niklaus Wirth說:算法+數據結構=程序,不說廢話了,下面列出一份數據結構算法書目,先從最著名的說起A原書名:The Art ...