​机器如何“猜你喜欢”？深度学习模型在1688的应用实践

最新推荐文章于 2025-07-13 01:58:41 发布
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深度学习在大数据挖掘中的应用实践
AI天才研究院
04-29 856
本章节聚焦深度学习技术在大数据挖掘场景中的工程化应用传统数据挖掘方法（如决策树、SVM）在大数据场景下的局限性深度学习如何通过自动特征学习突破传统特征工程瓶颈工业级大数据挖掘项目中深度学习模型的设计与优化策略典型行业场景（如金融风控、推荐系统、舆情分析）的实践路径核心概念：定义深度学习与大数据挖掘的技术边界算法原理：解析关键模型（如DNN、CNN、Transformer）的数学基础项目实战：以电商用户行为分析为例，演示全流程工程实现应用场景：覆盖金融、零售、医疗等多行业落地案例。
第9篇：深度学习中的语言模型训练：基于LLaMA的实践与详解
Gemini的博客
07-03 636
语言模型是一种通过统计或机器学习方法，预测一个词序列中下一个词的概率的模型。它能够捕捉到词与词之间的依赖关系，从而生成连贯的文本。为了训练一个高质量的语言模型，我们需要选择大规模的多样化数据集。这些数据集可以包含不同类型的文本，如新闻文章、小说、技术文档、社交媒体帖子等。LLaMA模型基于Transformer架构，采用自注意力机制来捕捉文本中的复杂依赖关系。模型由多个编码器层组成，每个编码器层包括多头自注意力机制和前馈神经网络。
百度电影推荐比赛总结
06-27 2002
DataCastle［猜你喜欢］推荐系统竞赛——Kuhung思路及代码
DataCastle
08-12 7919
在本次比赛中，DataCastle提供了一个商品网站中大约16万名用户在四年内对商品的评分数据。我的团队——猜你不喜欢，以7.86565的最终成绩，位居第二。接下来我将分享我的比赛心得及才赛代码。
“猜你喜欢”实现策略？
weixin_30404405的博客
08-11 795
有没有想过自己在亚马逊眼中你是什么样子？答案是：你是一个很大、很大的表格里一串很长的数字。这串数字描述了你所看过的每一样东西，你点击的每一个链接以 及你在亚马逊网站上买的每一件商品；表格里的其余部分则代表了其他数百万到亚马逊购物的人。你每次登陆网站，你的数字就会发生改变；在此期间，你在网站上 每动一下，这个数字就会跟着改变。这个信息又会反过来影响你在访问的每个页面上会看到什么，还有...
大数据竞赛---DC竞赛ANC
minghegao的博客
02-24 1247
第四名--没事有我在 答辩ppt                                                                                       ...
AI快速构建中文文本蕴含深度学习模型-NeuronBlocks（一）
2301_81887304的博客
01-22 1225
更多详细信息，请查看。在获取了文本的语义后，一旦获得了它们之间的推理关系，这些文本便不再互相孤立，而是彼此联系起来，构成一张语义推理网络，从而促使机器能够真正理解并应用文本的语义信息。， 数据示例如下所示，第一个文本句子为为前提（premise），第二个文本句子为假设（hypothesis），其次是前提和假设的蕴含关系，每一行代表一个样本，以\t分隔。简单的来说文本蕴含关系描述的是两个文本之间的推理关系，其中一个文本作为前提，另一个文本作为假设，如果根据前提能够推理得出假设，那么就说两者之间存在蕴含关系。
大数据领域的机器学习实践
大数据洞察的博客
07-13 319
想象一下，你面前有一个无边无际的"数据海洋"——里面有用户的点击记录、商品的交易数据、传感器的实时监测值、社交媒体的评论…这些数据每秒都在以TB级的速度增长。如果只是把它们堆在那里，就像把珍珠散落在沙滩上；而机器学习，就是帮我们把这些珍珠串成项链的"魔法线"。如何在"大数据海洋"中高效地使用机器学习，让数据真正产生价值？我们会覆盖从数据采集到模型部署的全流程，重点解析大数据环境下机器学习的特殊性（比如数据太大装不下内存、计算太慢等问题），以及如何用分布式工具（如Spark）解决这些问题。装备准备。
AI人工智能领域机器学习的娱乐行业应用趋势
AI云原生与云计算技术学院
06-08 766
您是否有过这样的体验？打开音乐APP，首页推荐的歌单比你更懂自己；追的剧还没播完，平台就精准预测你“下一部想看的类型”；玩游戏时，NPC会根据你的操作风格调整对话——这些“神奇操作”背后，都藏着机器学习的“小魔法”。本文将聚焦机器学习在娱乐行业的具体应用场景、技术原理和未来趋势，覆盖音乐、影视、游戏、直播等主流娱乐领域。本文将按照“故事引入→核心概念→应用场景→技术原理→未来趋势”的逻辑展开，最后用“思考题”引导您深度思考。机器学习如何从“数据里学规律”，进而变成娱乐行业的“智能助手”。机器学习。
用户贷款风险预测-datacastle竞赛题目
Gradient Fly
01-10 7555
自己是大菜鸟一枚，datacastle比赛题目，根据别人的代码做的。用的是Logistic，做出的结果不好，目前只排在200多名。先放在博客上面，后续如果排名提上来了，再修改！加油！# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jan 10 09:54:12 2017 ###Datacastle的‘用户贷款风险预测’竞赛题目### #初步想法是利用逻辑斯蒂回归
8月10日云栖精选夜读 |“猜你喜欢”营销玩法变了，阿里妈妈用数据技术推动内容创新营销...
weixin_34187862的博客
08-10 247
在下半年的电商旺季中，阿里妈妈正在推进一系列新举措，满足商家们强烈的营销推广需求。 近日，阿里妈妈对旗下的一个重点营销产品进行了升级——手机淘宝“猜你喜欢”增加购中、购后场景的营销推广位置，帮助广大广告主更多找到潜在的优质人群、提升转化。 热点热议 “猜你喜欢”营销玩法变了，阿里妈妈用数据技术推动内容创新营销作者：技术小能手IBM新创AI病毒：想打...
有趣的 Python 特性之一个你绝对猜不到的结果。
Rocky0429
03-18 896
写在之前 Python 提供了很多让使用者觉得舒服至极的功能特性，但是随着不断的深入学习和使用 Python，我发现其中存在着许多玄学的输出与之前预想的结果大相径庭，这个对于初学者来说难以理解，但是在理解它们以后又会觉得是这么的有意思，所以我准备了这个「有趣的 Python 特性」系列，写一些我碰到或看到的一些你所不知道的「奇葩」，这里面会涉及到在 Python2 和 Python3 中的异同，希...
数据挖掘竞赛 - 猜你喜欢
呵呵
09-05 2677
datacastle上的一道推荐算法竞赛（这里是地址和数据），由于最近想整理和汇总最常用的推荐算法。因此干脆就把这个竞赛拿出来实际分析。
猜你喜欢-DataCastle
lck5602的专栏
12-15 1341
猜你喜欢参考之文章：冠军“yes，boy！”分享，含竞赛源代码背景来自datacastle的竞赛，猜你喜欢 竞赛内容： 个性化推荐已经成为各大电子商务网站的必备服务。准确的推荐不仅可以提高商家的产品销量，更能为顾客提供优质快速的购物体验。推荐系统发展至今，已经有许多非常优秀的推荐算法，从各种不同的角度来为电子商务大厦添砖加瓦。这一次，我们特意为大家准备了一个商品网站的用户评分数据，记录了几年时
数据竞赛——2
小鬼漫步的博客
03-07 270
“达观杯”文本智能处理挑战赛之二逻辑回归(LR)支持向量机(SVM) 逻辑回归(LR) 逻辑回归：Logistic regression，名义上带有“回归”字样，可能会被以为是预测方法，其实质却是一种常用的分类模型，主要被用于二分类问题，它将特征空间映射成一种可能性，在LR中，y是一个定性变量{0,1}，LR方法主要用于研究某些事发生的概率。它足够简单却又足够有效，但是，它对数据和场景的适应能力有...
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
xpad源码2.0 1111111111111
最新发布
08-09
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pycharm跑深度学习模型教程
12-26
PyCharm是一个强大的集成开发环境（IDE），特别适合Python开发者，包括运行深度学习模型。以下是使用PyCharm运行深度学习模型的一般步骤： 1. **安装必要的库**：确保已经安装了TensorFlow、Keras或其他你喜欢的...
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