召回05 矩阵补充、最近邻查找

最新推荐文章于 2025-10-11 07:35:30 发布
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#机器学习 #人工智能 #算法

matrix completion

上述矩阵补充模型：

基于embadding做推荐，输入用户和物品id，输出一个实数，即用户对物品兴趣的预估值。把id映射到一个向量a,是对用户的表征，embadding层是一个矩阵，a是矩阵的一列；b是物品的表征，a与b长度相同，两个embadding层不共享参数。

模型训练的思路：

求最小化，可以使用随机梯度下降等算法，随机更新矩阵a和b的一列，从而学出矩阵A和B。

为什么称为矩阵补充？

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u013250861的博客
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我们在推荐相似文章的时候，其实并不会用到所有文章，也就是TOPK个相似文章会被推荐出去，经过排序之后的结果。如果我们的设备资源、时间也真充足的话，可以进行某频道全量所有的两两相似度计算。但是事实当文章量达到千万级别或者上亿级别，特征也会上亿级别，计算量就会很大。一下有两种类型解决方案每个频道的文章先进行聚类可以对每个频道内N个文章聚成M类别，那么类别数越多每个类别的文章数量越少。如下pyspark代码。
Faiss向量召回引擎如何做到快速查找最近邻
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Transformer从0-1模型详解通俗易懂（附代码）
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位置编码一方面通过正弦和余弦函数来编码位置信息，能够使得不同位置的编码在空间上有良好的分布。另一方面分别使用正弦和余弦函数来编码偶数和奇数的位置，以确保位置编码可以捕捉到位置之间的关系代表遮掩，码是张量中的数值，尺寸不一定，一般里面只有1和0，代表位置是否被遮掩，0代表遮掩，1可以自定义，因此他的作用就是让另一个张量中的一些树值被遮掩观察事物的时候，之所以可以快速判断一种事物，是因为我们大脑可以很快的把注意力把事物具有辨别度的部分区分开，而不是从头到尾的观察，基于这样的理论，产生了注意力机制；
pytorch中使用embedding层的示例
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【代码】pytorch中使用embedding层的示例。
Embedding模型介绍
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alankuo的专栏
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Embedding模型（嵌入模型）是将文本、图像、音频等非结构化数据转化为低维稠密向量（Embedding向量）的模型，通过捕捉数据的语义信息，实现跨模态或同模态数据的相似度计算，是自然语言处理（NLP）、信息检索、推荐系统等领域的核心技术之一。：针对不同数据类型进行预处理：通过神经网络（如Transformer、CNN、RNN等）将输入映射到低维空间，向量维度通常为768、1024等（可根据需求调整）。模型训练的目标是让语义相关的数据在向量空间中距离更近，无关数据距离更远。
深度学习中Embedding的解释
yuanmiyu6522的博客
10-24 2万+
转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/164502624 什么是Embedding？近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。今天我们就以诙谐生动的方式来理解一下这个看似高大上的名词吧。“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。看到这个翻译的时候是不是一脸懵圈？什么叫嵌入？意思是牢固地或深深地固定？那么它能把什么嵌入到什么呢？很开心地告诉你，它能把万物.
矩阵补充（matrix completion）
qq_54432917的博客
04-02 1950
这篇文章介绍矩阵补充（matrix completion），它是一种向量召回通道。矩阵补充的本质是对用户 ID 和物品 ID 做 embedding，并用两个 embedding 向量的內积预估用户对物品的兴趣。值得注意的是，矩阵补充存在诸多缺点，在实践中效果远不及双塔模型
【AI大模型】Embedding模型解析 文本向量知识库的构建和相似度检索
大数据小禅的博客
05-23 2670
在大模型中，"embedding"指的是将某种类型的输入数据（如文本、图像、声音等）转换成一个稠密的数值向量的过程。这些向量通常包含较多维度，每一个维度代表输入数据的某种抽象特征或属性。Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式，使得计算机能够更有效地处理和学习文本Embedding在自然语言处理（NLP）中，文本embedding是一个常见的概念。是将文字或短语转换成数值向量的过程。这些向量捕捉了单词的语义特征，例如意义、上下文关系等。
【王树森推荐系统】召回05：矩阵补充、最近邻查找
hxdxiaoming的博客
07-06 1152
召回05：矩阵补充、最近邻查找
推荐系统｜召回05_矩阵补充、最近邻查找
Fangyechy的博客
02-11 523
如果数据库内存放过多的物品，所对应的内积计算次数将会很多，随之而来还有排序带来的时间消耗。通过用户ID和物品ID分别找到对应的向量，然后去做内积，内积的数值可以去衡量匹配的程度。不共享参数的意思是指用户ID和物品ID使用不同的Embedding Layer。抽出用户和物品，将他们进行计算，作为预测值，并将其与y作差再平方来作为误差。若为灰色，则说明该用户尚未对该作品进行评分，这也是矩阵补充要补充的元素。以上采用的是余弦相似度，即点的角度相似的，类型相似。第i行第j列表示i个用户对第j个作品的评分。
Embedding 基础
Edward_Legend的博客
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一、什么是Embedding 简单来说，Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象（Object）的方法，这里说的对象可以是一个词、一个物品，也可以是一部电影等等。一个物品能被向量表示，是因为这个向量跟其他物品向量之间的距离反映了这些物品的相似性。更进一步来说，两个向量间的距离向量甚至能够反映它们之间的关系。这个解释听上去可能还是有点抽象，那我们再用两个具体的例子解释一下。 上图是 Google 著名的论文 Word2vec 中的例子，它利用 Word2vec 这个模型把单词映射到了高维空间中
【文本分类】深入理解embedding层的模型、结构与文本表示
十一月廿七风雨大作
12-09 1万+
深入理解embedding层的模型、结构与文本表示
初识 Embedding，为何大家都基于它搭建私人智能客服？
python1234567_的博客
09-02 1307
基于以上问题 OpenAI 官方提供了两种不同私有化模型定制方式：Fine-Tuning（微调）、Embedding（嵌入）。
【文本特征表征（1）】什么是embedding（把物体编码为一个低维稠密向量）pytorch中nn.Embedding原理及使用，大模型的LMAS.Embedding原理及使用
Hali_Botebie的博客
06-15 1万+
使embedding空前流行的“word2vec”到了深度学习时代，我们一定会首先想到 2013 年的 Word2Vec——没错，句子是由词构成的，有了词向量，句子向量自然而然呼之欲出了。直觉看，直接对每个词的向量拼接、求和、逐元素相乘、取平均值或最大值，得到的向量都可以表示为句子向量。当然，这里面也有一些花样，比如加权重求和：权重可以根据词性、句法结构等设定一个固定值，然后对每个位置的词向量乘权重再求和；权重也可以根据输入向量来，输出向量的_每个元素_都根据输入元素向量进行加权求和。
神经网络算法：一文搞懂 Embedding（嵌入）
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什么是embedding？
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weixin_44493841的博客
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本文转自：https://www.jianshu.com/p/6c977a9a53de 　　 简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义，比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联...
深度学习中 Embedding讲解
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先上代码，看看输出的结果： import tensorflow as tf import numpy as np # 定义一个未知变量input_ids用于存储索引 input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None]) # 定义一个已知变量embedding，是一个5*5的对角矩阵 # embedding = tf.Variable(...
Spring AI Embedding模型概念、源码分析和使用示例
2401_85378759的博客
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Embedding模型是指将高维度的数据（例如文字、图片、视频）映射到低维度空间的过程。简单来说，embedding向量就是一个N维的实值向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。嵌入就相当于给文本穿上了“数字化”的外衣，目的是让机器更好的理解和处理。
大模型相关学习（本地部署deepseek）
qq_64376339的博客
02-19 1075
检索（Retrieval）的详细过程准备外部知识库：外部知识库可能来自本地的文件、搜索引擎结果、API 等。通过 Embedding（嵌入）模型，对知识文件进行解析：Embedding 的主要作用是将自然语言转化为机器理解的高维向量，并且通过这一过程捕获到文本背后的语义信息（比如不同文本之间的相似关系）。通过 Embedding（嵌入）模型，对用户的提问进行处理：用户的输入同样会经过嵌入（Embedding）处理，生成一个高维向量。拿用户的提问去匹配本地知识库。
基于MATLAB的点云KNN最近邻搜索与分类实现
第四，执行KNN分类，遍历测试集中的每一个点，查找其K个最近邻并统计类别频率，完成标签预测；第五，后处理与评估，可通过滤波手段消除孤立错误分类点，并使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标评价模型性能。 此外，...
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