推荐系统
Lu_Junhao
这个作者很懒,什么都没留下…
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Kafka安装配置与入门教程
参考:https://juejin.im/post/6844903495670169607#heading-91 基本概念与使用优势Kafka是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。基本概念消息:Kafka 中的数据单元被称为消息,也被称为记录,可以把它看作数据库表中某一行的记录。批次:为了提高效率, 消息会分批次写入 Kafka,批次就代指的是一组消息。主题:消息的种类称为 主题(Topic),可以说一个原创 2020-10-21 10:47:34 · 2901 阅读 · 2 评论 -
推荐系统-协同过滤
UserCF流程整理(结合代码)代码源1 数据处理1.1 加载数据loadfile(filename)函数,功能是利用yield迭代的给后面的generate_dataset()函数逐条的提供数据。主要代码如下:def loadfile(filename): ''' load a file, return a generator. ''' fp = open(filename, 'r') for i, line in enumerate(fp): yield原创 2020-07-23 22:14:01 · 447 阅读 · 0 评论 -
推荐系统离线评估指标
推荐系统离线评估指标1 评分预测指标符号定义:对于测试集中的一个用户u和物品i,令ruir_{ui}rui是用户u对物品i的实际评分,而 r^ui\hat r_{ui}r^ui是推荐算法给出的预测评分1.1 均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)RMSE=∑u,i∈T(rui−r^ui)2∣T∣\mathrm{RMSE}=\frac{\sqrt{\sum_{u, i \in T}\left(r_{u i}-\hat{r}_{u i}\right)^{2}}}{|T原创 2020-07-23 21:56:43 · 1516 阅读 · 2 评论 -
推荐算法-因式分解机FM
Factorization Machines参考1. 刘建平的博客: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6370127.html2. Tracholar的博客: https://tracholar.github.io/machine-learning/2017/03/10/factorization-machine.html3. 知乎小孩不笨的文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/504262921 准备通常,我们的机器学习模型是学习一原创 2020-07-23 21:53:05 · 839 阅读 · 0 评论
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