Detaillierte Einführung in das Empfehlungssystem

Empfehlungssysteme müssen häufig Daten wie Benutzer-ID, Artikel-ID und Bewertung verarbeiten, bei denen es sich in der Mathematik eigentlich um spärliche Matrizen handelt, um dieses Problem zu lösen. scipy.sparse weist jedoch viele Probleme auf, die nicht für die Verwendung geeignet sind: 1 , kann das gleichzeitige schnelle Schneiden von Daten [i, ...], Daten [..., j], Daten [i, j] nicht unterstützen. Da die Daten im Speicher gespeichert sind, können große Datenmengen nicht gut unterstützt werden . bewältigen. Um das schnelle Schneiden von Daten [i, ...], Daten [..., j] zu unterstützen, müssen die Daten von i oder j gleichzeitig zentral gespeichert werden, um einen Teil der Datenmenge zu speichern Daten müssen auch auf der Festplatte abgelegt werden. Verwenden Sie den Speicher als Puffer. Die Lösung hier ist relativ einfach. Verwenden Sie ein Dict-ähnliches Ding, um Daten für ein bestimmtes i (z. B. 9527) zu speichern. In ähnlicher Weise werden die Daten für ein bestimmtes j (z. B. 3306) gespeichert. , alle seine Daten werden in dict['j3306'] gespeichert, das als

1 Ein spärliches Matrix-Python-Speicherschema verwendet werden muss, das Speicher spart

Einführung: Empfehlungssysteme müssen häufig Daten wie Benutzer-ID, Artikel-ID und Bewertung verarbeiten, bei denen es sich in der Mathematik tatsächlich um spärliche Matrizen handelt Zur Lösung dieses Problems wird ein Sparse-Modul bereitgestellt

2 Artikelempfehlungssystem (2)_PHP-Tutorial

Einführung: Artikelempfehlungssystem (2). ======APPRE.PHP========== $strlen=strlen($articlemsg); if($strlen50){ echo table align=center width=100%; Echo, nervst du mich? Um zu verhindern, dass einige Internetnutzer freundlich sind

3. Artikelempfehlungssystem (3)_PHP-Tutorial

Einführung : Artikelempfehlungssystem (drei). =====Article.php==== ? if(!isset($pagenum)){ $pagenum=1;} $conn=mysql_connect(localhost,user,password); count(*) from Article; $result=mysql_que

4. Artikelempfehlungssystem (3)

Einführung : Artikelempfehlungssystem (3). =====Article.php==== ? if(!isset($pagenum)){ $pagenum=1;} $conn=mysql_connect(localhost,user,password); count(*) from Article; $result=mysql_que

5. Mahout baut ein Buchempfehlungssystem auf

Einführung : In dieser Artikelserie zur Hadoop-Familie werden hauptsächlich Produkte der Hadoop-Familie vorgestellt. Zu den häufig verwendeten Projekten gehören Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa , Hama. , Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue usw. Begonnen im Jahr 2011

6. Java-Klasse für Union-Abfrage von Big Data (basierend auf HBase)

Einführung: Wenn ich ein Empfehlungssystem erstelle, möchte ich sehen, wie viele Kategorien natürlich im Originaldatensatz vorhanden sind, das heißt, einige Teilmengen finden, die zum Originaldatensatz gehören. Es besteht keine Korrelation zwischen den Teilmengen und allen darin enthaltenen Daten Die Teilmengen sind alle direkt oder indirekt miteinander verbunden. Die erste Überlegung ist, dass es aufgrund der Größe der Daten nicht möglich ist, sie in den Speicher einzulesen, sodass wir (wenn auch sehr ungern) auf die Festplatte zurückgreifen müssen

7. Storm Flow Computing vom Einstieg bis zur Kompetenz Technische Artikel (Strategie mit hoher Parallelität, Stapelverarbeitungstransaktionen, Trid

Einführung: Wenn Sie an diesem Kurs interessiert sind, können Sie ihn hinzufügen Kontaktieren Sie mich unter qq2059055336. Warum ist Storm das Open-Source-Framework für die Echtzeit-Big-Data-Verarbeitung? die hohe Latenz von Hadoops MapReduce, wie Website-Statistiken, Empfehlungssysteme, Frühwarnsysteme und Finanzdienstleistungen

8 Fehler beim Wechsel von MS2000 auf 2005: Microsoft] [SQLServer 2000 Driv

Einführung: Nachdruckadresse: http://www.shamoxia.com/html/y2010/2249.html Vor kurzem wurde ein personalisiertes Papierempfehlungssystem entwickelt für eine ältere Datenbank ist die verwendete Datenbankplattform immer noch sqlserver2000. Tatsächlich verwenden sie bereits 2005 oder 2008 oder noch höhere Versionen, aber um mit dem System kompatibel zu sein, haben wir

9. Das Empfehlungssystem, das ich geschrieben habe. Ha ha. Sie können sich vorstellen, wie das Formular aussieht

Einleitung: Ich habe ein Empfehlungssystem geschrieben. Ha ha. Sie können erraten, wie die Form aussieht. Keine INSERT INTO Recommend (SELECT ut.userid,it.itemid, NOW() FROM user_tag ut,item_tag it WHERE EXISTS( SELECT it.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT ut.tagid FROM user_tag ut)))

10. Freundeempfehlung basierend auf Tensorzerlegung in sozialen Netzwerken

Einführung: Basierend auf Tensorzerlegung in sozialen Netzwerken Freund Empfehlung Zusammenfassung Einführung Verwandte Forschungsfragen Beschreibung der vorgeschlagenen Freundesempfehlungsmethode Experimentelle Überprüfung Schlussfolgerung Zusammenfassung Das schnelle Wachstum der Nutzer in sozialen Netzwerken stellt bestehende Freundesempfehlungssysteme vor Herausforderungen. In diesem Artikel verwenden wir das Tensorzerlegungsmodell, um ein neues Empfehlungsframework vorzuschlagen, das auf den Tag-Verhaltensinformationen des Benutzers basiert und das Problem von Freunden in sozialen Netzwerken löst

[Verwandte Fragen und Antworten]:

Parallelität – Die Leistung des Python-Flask-Frameworks in Kombination mit Gevent ist erheblich gesunken?

Python – Gibt es ein leichtes Empfehlungssystem?

Javascript – So empfehlen Sie ein System. Zum Beispiel Benutzer empfehlen und Themen empfehlen

Gibt es ein systematisches Buch zum Erlernen der Linux-C-Programmierung

Python – in Empfehlungssystemen und Maschinen? Lernen, wie man einen vollständigen Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz unterteilt

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Einführung in das Empfehlungssystem. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!