an excellent blog about recommender system

最新推荐文章于 2023-03-20 16:17:22 发布
最新推荐文章于 2023-03-20 16:17:22 发布 · 87 阅读 · 0

本文介绍了一个专注于推荐系统及协同过滤技术的博客资源。作者在这些领域有着深入且广泛的研究，提供了大量有价值的内容。
部署运行你感兴趣的模型镜像
不经意的找到的一个blog： http://www.guwendong.cn/

上面有大量的关于推荐系统和collaborative filtering的相关资料。作者在这方面的研究很深入也很广泛，真是难得！

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Dify

Dify

AI应用
Agent编排

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它结合了 后端即服务(Backend as a Service) 和LLMOps 的理念，让开发者能快速、高效地构建和部署生产级的生成式AI应用。 它提供了包含模型兼容支持、Prompt 编排界面、RAG 引擎、Agent 框架、工作流编排等核心技术栈，并且提供了易用的界面和API，让技术和非技术人员都能参与到AI应用的开发过程中

iteye_11067
关注
Stanford 机器学习笔记 Week9 Recommender Systems
Baoli1008的专栏
03-26 1927
Predicting Movie RatingsProblem Formulation推荐系统举例： 根据各个用户的打分记录，预测某用户对一没看过的电影的打分情况。Content Based Recommendations解决上一节问题的一个方法： 对于每个电影抽象出2个属性，romance 和 action，并手动赋值。再加上bias unit x0 = 1，就构成了表示每个电影属性的向量
Recommender System
03-27
推荐系统（Recommender System）是信息技术领域中的一个重要分支，主要任务是为用户推荐他们可能感兴趣的信息、产品或服务。这种系统广泛应用于电子商务、在线媒体、社交媒体和个性化信息服务等多个领域，通过分析...
Deep Learning for Recommender Systems资料
u014470219的博客
05-26 362
基于深度学习的推荐系统的论文（包括论文 代码 PPT）https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/recommendation-system.html https://github.com/robi56/Deep-Learning-for-Recommendation-Systemsyoutube上深度学习的论文讲解 ACM2016...
Data Sciece from Scratch 之 Recommender System
hadxu的博客
05-24 715
Data Sciece from Scratch 之 Recommender System
推荐系统——Review Sentiment–Guided Scalable Deep Recommender System
manduner的博客
07-17 655
论文描述： 推荐系统可以根据已有评分和其他信息来预测给定用户对给定商品的评分。最成功的方法是协同过滤，但是会面临数据稀疏和冷启动的问题。最近，深度学习模型被提出用来缓解使用评论的评分矩阵的稀疏性，然而由于文本中存在歧义，已有的一些方法仅仅根据评论中生词的串联是具有挑战性的。因此，情感信息对于建模用户和商品来解决评论中的不确定性至关重要。由于对评论的过度表示，它们在训练时间和内存使用方面也不具有可...
从头开始构建Book Recommender引擎并将其部署到Web应用程序
weixin_26752765的博客
09-04 496
Recommendation systems, whether we like them or not, are infiltrating every aspect of our lives. From the queue of shows and movies underneath the “Because you watched” header on your Netflix profile,...
How to Recommender Systems?
weixin_33804582的博客
02-04 154
有个新系统或是新技术，如何去作推荐呢，下面的文章也许会给我们一些思路。 A Guide to Recommender Systems http://www.readwriteweb.com/archives/recommender_systems.php A Guide to Recommender Systems Written by Ric...
Book List about AI
fovwin的专栏
04-29 2755
BOOKS OF INTEREST  Introduction to Algorithms  BOOK WEB PAGE: http://mitpress.mit.edu/algorithms/ There are books on algorithms that are rigorous but incomplete and others that cover mass
如何让ChatGpt角色扮演,高效提问方式
热门推荐
Charlie_Lee_CS的博客
03-20 1万+
githubContributed by: @f Reference: https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/I want you to act as a linux terminal. I will type commands and you will reply with what the terminal should show. I want you to only reply with the terminal ou
ENRS: An Effective Recommender System Using Bayesian Model
02-08
ENRS: An Effective Recommender System Using Bayesian Model
Recommender-System
04-17
推荐系统瓦特/星火 我们可以使用类型（用户ID，电影ID，等级）的RDD“等级”。 数据由rating.dat文件提供，并以以下格式存储：UserID :: MovieID :: Rating :: Timestamp 我们在此项目中解决的问题是称为协作过滤的...
A Group Specific Recommender System
11-24
在本文中，我们将详细探讨和解释标题中提到的“A Group Specific Recommender System”，并且对描述、标签和部分内容中的关键知识点进行详细的解释和分析。 标题“A Group Specific Recommender System”说明了本文...
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
使用PPG估算心率_SpO2的Matlab开发.zip
recommender system
03-16
推荐系统是一种利用用户历史行为、兴趣、偏好等信息，为用户推荐个性化内容的系统。它可以帮助用户发现自己感兴趣的内容，提高用户体验，同时也可以帮助商家提高销售额和用户满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值