E&E(探索（exploration）和利用（exploitation) https://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/77473485https://blog.csdn.net/zhangbaoanhadoop/article/details/82155796原文：https://www.cnblogs.com/gczr/p/11072328.html
一.算法实现 基于p-stable分布，并以‘哈希技术分类’中的分层法为使用方法，就产生了E2LSH算法。 E2LSH中的哈希函数定义如下： 其中，v为d维原始数据，a为随机变量，由正态分布产生; w为宽度值，因为a?v+b得到的是一个实数，如果不加以处理，那么起不到桶的效果，w是E2LSH中最重要的参数，调得过大，数据就被划分到一个桶中去了，过小就起不到局部敏感的效果。b使用均匀分布随机产生，均匀分布的范围在[0,w...
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的...
电商大数据项目-推荐系统实战（一）环境搭建以及日志，人口，商品分析http://blog.51cto.com/6989066/2325073电商大数据项目-推荐系统实战之推荐算法http://blog.51cto.com/6989066/2326209电商大数据项目-推荐系统实战之实时分析以及离线分析http://blog.51cto.com/6989066/2326214（七）推荐系统常用算法协同过滤算法协同过滤算法（Collaborative Filtering：CF）是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用...
介绍论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”.
本文讲述比较推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况.
与常规准确率比较的方式不同, 本文从另一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比较.详细参与比较的推荐算法包括:baseline传统基于用户传统基于物品oneSlopesvd比较方式比较的过程分为两个阶段:阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部分为已知打分, 另一部分为未知打分, 用于预测.
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目录JDK 初步ArrayListLinkedListVectorStackHashMapHashtableLinkedHashMapTreeMapHashSetLinkedHashSetTreeSetPriorityQueueConcurrentLinkedQueue第三方类库Apache HttpComponents Clientspring-corejettythoughtworks xstreamfastjsoncommons 组件logback日志组件cache组件附录JDK 初步ArrayList底层就是一个Object数组，初始容量为10，每当元素要超过容量时，重新创建一个更大的数组，并把原数据拷到新数组中来。ArrayList实现...
推荐算法举个简单的例子，比如有个用户进来看了一堆内容，我们把他看的所有的历史行为，嵌入到推荐引擎当中去。这个推荐引擎就会生成个性化的频道，下次这个用户再登录，或者都不用下一次，过几分钟之后，他看到的内容就会根据他最近发生的历史行为发生变化，这就是推荐系统的基本逻辑。这种方法叫基于用户行为的推荐，当然是有一定局限性的。比如你只有一个用户行为的时候，你就不知道他会不会看一个从来没人看过的内容，这其实就...
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进...
推荐算法大致能够分为下面几类基于流行度的算法协同过滤算法（user-based CF and item-based CF）基于内容的算法（content-based）基于模型的算法混合算法1. 基于流行度的算法能够依照一个项目的流行度进行排序，将最流行的项目推荐给用户。比方在微博推荐中。将最为流行的大V用户推荐给普通用户。微博每日都有最热门话题榜等等。
算法十分简单，通过简单热度排序就可以。文章> Predict Whom One Will Follow:Followee Recommenda...
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span.s1 { font: 12.0px Helvetica } 1. 推荐给PM的协同过滤推荐页面，也可以再看看，复习一下：ht...
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理...
前言推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即qu...
select_sql = ‘select * from recommend_key‘datas = pd.read_sql(select_sql, connection) # <pandas.core.frame.DataFrame‘>temp = datas.iloc[:, 2:] # 取出所有数据的 除了前两个字段tp = temp.sum(axis=0) # 所有字段纵向相加top_sorts = tp.sort_values(ascending=False) # 降序排序top3 = top_sorts.index[:4]top_recommends = top3.values.tolist() 原文：https://www.cnblogs.com/tangpg/p/9815742.html
推 荐 算 法 推荐算法 推荐算法推荐系统概况：传统CTR、深度学习CTR、 GraphEmbedding、多任务学习梳理商品推荐系统学习资料（一）商品推荐系统学习资料（一）商品推荐系统学习资料（二）2020 KDD比赛指导视频学习kdd2020比赛模型商品推荐系统学习资料（三）----python实现基本的协同过滤kdd-17日汇报item协同过滤和隐语义模型item2vecPandas常用操作kdd环境安装教程推荐算法逻辑思路KDD推荐系统baseline运行KDD Cup 2020 Challeng...
{MODEL_VERSION}]
VERB: classify|regress|predict
其中“/versions/${MODEL_VERSION}”是可选的，如果省略，则使用最新的版本。
该API基本遵循gRPC版本的PredictionService API。
请求URL的示例：
http://host:port/v1/models/iris:classify
http://host:port/v1/models/mnist/versions/314:predict
请求格式
预测API的请求体必须是如下格式的JSON对象：
{// (Optional) Serving signature to use.// If unspecifed default servi...
