推荐算法

http://www.cnblogs.com/FengYan/archive/2012/05/06/2480664.html 1. SVD简介 假如要预测Zero君对一部电影M的评分，而手上只有Zero君对若干部电影的评分和风炎君对若干部电影的评分（包含M的评分）。那么能预测出Zero君对M的评分吗？答案显然是能。最简单的方法就是直接将预测分定为平均分。不过这时的准确度就难说了。本文将介绍一种比这个最简单的方法要准上许多，并且也不算复杂的算法。 SVD(Singular Value Decomposition)的想法是 根据已有的评分情况，分析出评分者对各个因子的喜好程度以及电影包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分 。电影中的因子可以理解成这些东西：电影的搞笑程度，电影的爱情爱得死去活来的程度，电影的恐怖程度。。。。。。SVD的想法抽象点来看就是将一个N行M列的评分矩阵R（R[u][i]代表第u个用户对第i个物品的评分），分解成一个N行F列的用户因子矩阵P（P[u][k]表示用户u对因子k的喜好程度）和一个M行F列的物品因子矩阵Q（Q[i][k]表示第i个物品的因子k的程度）。用公式来表示就是 R = P * T(Q) //T(Q)表示Q矩阵的转置 下面是将评分矩阵R分解成用户因子矩阵P与物品因子矩阵Q的一个例子。R的元素数值越大，表示用户越喜欢这部电影

假如要预测Zero君对一部电影M的评分，而手上只有Zero君对若干部电影的评分和风炎君对若干部电影的评分（包含M的评分）。那么能预测出Zero君对M的评分吗？答案显然是能。最简单的方法就是直接将预测分定为平均分。不过这时的准确度就难说了。本文将介绍一种比这个最简单的方法要准上许多，并且也不算复杂的算法。 SVD(Singular Value Decomposition)的想法是 根据已有的评分情况，分析出评分者对各个因子的喜好程度以及电影包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分 。电影中的因子可以理解成这些东西：电影的搞笑程度，电影的爱情爱得死去活来的程度，电影的恐怖程度。。。。。。SVD的想法抽象点来看就是将一个N行M列的评分矩阵R（R[u][i]代表第u个用户对第i个物品的评分），分解成一个N行F列的用户因子矩阵P（P[u][k]表示用户u对因子k的喜好程度）和一个M行F列的物品因子矩阵Q（Q[i][k]表示第i个物品的因子k的程度）。用公式来表示就是 R = P * T(Q) //T(Q)表示Q矩阵的转置 下面是将评分矩阵R分解成用户因子矩阵P与物品因子矩阵Q的一个例子。R的元素数值越大，表示用户越喜欢这部电影。P的元素数值越大，表示用户越喜欢对应的因子。Q的元素数值越大，表示物品对应的因子程度越高。分解完后，就能利用P，Q来预测Zero君对《七夜》的评分了

2018年10月22日 22:59:58 yangminggg 阅读数：2217 值得推荐的C/C++框架和库 C++资源大全 关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。 标准库 C++标准库 ，包括了STL容器，算法和函数等。 C++ Standard Library ：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。 Standard Template Library ：标准模板库 C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范 ISO C++ Standards Committe e ：C++标准委员会 C++通用框架和库 Apache C++ Standard Library ：是一系列算法，容器，迭代器和其他基本组件的集合 ASL ：Adobe源代码库提供了同行的评审和可移植的C++源代码库。 Boost ：大量通用C++库的集合。 BDE ：来自于彭博资讯实验室的开发环境。 Cinder ：提供专业品质创造性编码的开源开发社区。 Cxxomfort ：轻量级的，只包含头文件的库，将C++ 11的一些新特性移植到C++03中。 Dlib ：使用契约式编程和现代C++科技设计的通用的跨平台的C++库。 EASTL ：EA-STL公共部分

文章目录 总览 传统CTR模型演化的关系图 深度学习CTR模型的演化图谱 算法比对与总结 LR——CTR模型的核心和基础 FM模型——因子分解和特征交叉 LR+GBDT——特征工程模型化的开端 FTRL——在线实时训练模型 LS-PLM（MLR）——阿里曾经的主流CTR模型 Deep Neural Network (DNN) ——多层感知机器模拟特征组合 Deep Crossing（2016年）——DNN中deep加了resnet FNN（2016年）——用FM的隐向量完成Embedding初始化 PNN (2016年)——丰富特征交叉的方式 Google Wide&Deep（2016年）——记忆能力和泛化能力的综合权衡 华为 DeepFM (2017年)——用FM代替Wide部分 Google Deep&Cross（2017年）——使用Cross网络代替Wide部分 NFM（2017年）——对Deep部分的改进 AFM（2017年）——引入Attention机制的FM 阿里DIN（2018年）——阿里加入Attention机制的深度学习网络 阿里DIEN（2018年）——DIN的“进化” 参考 总览 传统CTR模型演化的关系图 向下为了解决特征交叉的问题，演化出PLOY2，FM，FFM等模型； 向右为了使用模型化、自动化的手段解决之前特征工程的难题

KMP算法讲解 b站正月点灯笼版本 这个讲解的很深入浅出 三哥版本 这个讲的也不错，用的字符串例子也上面一个复杂一点 如果看不懂可以看第一个，再看第二个 总结：KMP算法比暴力算法，能更快地找到目标字符串，主要是因为前缀表的创造 只要理解好公共前后缀，以及如何使用，就能明白KMP算法为什么比暴力算法要快的原因了 来源： CSDN 作者： c20171118 链接： https://blog.csdn.net/c20171118/article/details/103968611

基于矩阵分解的推荐算法，简单入门 转自：http://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3651833.html 本文将要讨论基于矩阵分解的推荐算法，这一类型的算法通常会有很高的预测精度，也活跃于各大推荐系统竞赛上面，前段时间的百度电影推荐最终结果的前10名貌似都是把矩阵分解作为一个单模型，最后各种ensemble，不知道正在进行的阿里推荐比赛( http://102.alibaba.com/competition/addDiscovery/index.htm )，会不会惊喜出现。。。。好了，闲话不扯了，本文打算写一篇该类型推荐算法的入门篇 目录 一，基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍 二，C++代码实现 三，总结跟展望一下 四，后续计划 一，基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍 我们知道，要做推荐系统，最基本的一个数据就是，用户-物品的评分矩阵，如下图1所示 图1 矩阵中，描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分)，- 表示没有评分，现在目的是把没有评分的 给预测出来，然后按预测的分数高低，给用户进行推荐。 如何预测缺失的评分呢？对于缺失的评分，可以转化为基于机器学习的回归问题，也就是连续值的预测，对于矩阵分解有如下式子，R是类似图1的评分矩阵，假设N*M维(N表示行数，M表示列数)

推荐算法概述 对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。常用的推荐算法主要有： 基于内容的推荐(Content-Based Recommendation) 协同过滤的推荐(Collaborative Filtering Recommendation) 基于关联规则的推荐(Association Rule-Based Recommendation) 基于效用的推荐(Utility-Based Recommendation) 基于知识的推荐(Knowledge-Based Recommendation) 组合推荐(Hybrid Recommendation) 在推荐系统中，最重要的数据是用户对商品的打分数据，数据形式如下所示： 其中， U 1 ⋯ U 5 表示的是 5 个不同的用户， D 1 ⋯ D 4 表示的是 4 个不同的商品，这样便构成了用户-商品矩阵，在该矩阵中，有用户对每一件商品的打分，其中“-”表示的是用户未对该商品进行打分。 在推荐系统中有一类问题是对未打分的商品进行评分的预测。 目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐

首先我们现在有一个矩阵 \(R_{mn}\) ，其中 \(R_{ij}\) 代表第 \(i\) 个用户对第 \(j\) 个商品的喜爱程度。 \(LMF\) 算法认为每个商品上面都有一些隐因子，而顾客的喜爱程度是由这些隐因子来决定的。因此便可以将 \(R_{mn}\) 分解成 \(P_{mF} \times Q_{Fn}\) 的形式。 矩阵 \(P_{mF}\) 代表了这 \(m\) 个用户对 \(F\) 个隐因子的喜爱程度， \(Q_{Fn}\) 代表这 \(F\) 个隐因子在这 \(n\) 个商品上的分布概率。 \[R'_{ij}=\sum_{f=1}^F {P_{if}Q_{fj}}\] 我们最终的目的是使得 \(R_{ij}\) 和 \(R'_ {ij}\) 尽可能的相近。因此，损失函数为: \[f(P,Q)=\sum{(R_{ij}-R'_{ij})^2}\] 为了防止过拟合，需要加上一个正则项来防止 \(P_{if},Q_{fj}\) 过小或过大。 \[f(P,Q)=\sum{(R_{ij}-R'_{ij})^2}+\lambda(\sum{(P_{if}^2}+\sum{Q_{fj}^2})\] 接下来就是对这个函数用梯度下降进行拟合，递推式为： \[P_{k+1}=P_{k}-\alpha\frac{\partial f(P,Q)}{\partial P_k}\] \

【十 薇：t d j 4 8 5】【诚信经营】【持续更新】【品种繁多】【任意挑选】【质量有保障】 算法设计，架构设计，数据库，性能时间等。作为软件开发人员，更多的主力已应该是如何提升系统的性能瓶颈。 作为软件开发人员，面对性能，更要关注性能的优化方法。软件性能的优化方法有很多，但是不意味着所有的优化方法在每个场景都可用的。 可以分为宏观和微观两个层次：宏观主要是基础设施以及工程化的优化，这个层面是不会对实现做很大的变动的；而微观则是对具体的编码进行调整，内部调整可能会非常大。 来源： https://www.cnblogs.com/zzh961114/p/12219936.html

抖音推荐算法究竟如何是做抖音短视频运营的同学非常关心的问题，抖音官方并没有披露正式的算法，但凭借着民间的智慧和官方披露的部分信息中，网友已经总结出抖音推荐算法的秘密。这里整理资料如下： 首先看短视频发布后抖音一般会进行的一系列推荐流程 第0步： 双重审核 在抖音，每天有数量庞大的新作品上传，纯靠机器审核容易被钻空子，纯靠人工审核又不太现实。因此，双重审核成为抖音算法筛选视频内容的第一道门槛。 机器审核：一般是通过提前设置好的人工智能模型来识别你的视频画面和关键词，它主要有两个关键作用：其一，审核作品、文案中是否存在违规行为，如果疑似存在，就会被机器拦截，通过飘黄、标红等提示人工注意；其二，通过抽取视频中的画面、关键帧，与抖音大数据库中已存在的海量作品进行匹配消重，内容重复的作品进行低流量推荐，或者降权推荐（仅粉丝可见、仅自己可见）。 人工审核：主要集中在3块：视频标题、封面截图和视频关键帧。针对机器审核筛选出疑似违规作品，以及容易出现违规领域的作品，抖音审核人员进行逐个细致审核。如果确定违规，将根据违规账号进行删除视频、降权通告、封禁账号等处罚。 第一步： 冷启动 抖音的推荐算法机制是著名的信息流漏斗算法，也是今日头条的核心算法。通过审核后，第一步叫冷启动流量池曝光，比如你今天上传一个视频，通过双重审核的作品，系统将会分配给你一个初始流量池：200-300在线用户