Content based and collaborative filtering based recommendation and personalizati

最新推荐文章于 2023-03-22 15:55:07 发布
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本文深入探讨了AI音视频处理领域中的视频分割与语义识别技术，介绍了其在自动驾驶、AR、SLAM等场景的应用，并讨论了物体检测识别、语音识别变声等关键环节。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

References

https://github.com/pranab/sifarish

推荐系统：基于内容Content-based，协同过滤Collaborative Filtering
qq_39852142的博客
01-10 1503
Content-based recommending system 算法思想：在我们已经有了用户一部分数据的前提下，推荐与用户之前喜欢的产品的类似产品。 对每个商品设置一个 item profile。对每个用户也初始化一个user profile。 首先我们需要对于用户数据进行规一化（Normalize）以保证归一化后的数据取值在 [0,1] 范围中。举个例子，对于有A演员参演的两部电影，某一用户打分3分和5分，对于有B演员参演的另外三部电影，该用户打分1分,2分和4分，此时会发现B演员参演的电影波动很大，
GDSRec：Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation(基于图的社交推荐分散协作过滤)
qq_52664222的博客
11-08 2314
基于 user-item interactions和user-user social relations生成推荐是基于 web 的系统中的常见用例。这些联系可以自然地表示为图结构数据，因此利用图神经网络（GNN）进行社会推荐已成为一个有前景的研究方向。然而，现有的基于图的方法**无法考虑**用户（项目）的**偏差偏移**。 例如，**挑剔用户**的低评级可能并不意味着对该项目持负面态度，因为用户**在常见情况下倾向于给予低评级**。 在图形建模过程中应考虑此类统计数据。虽然过去的一些工作考虑了这种偏差，但我
推荐系统：Content-based & Collaborative Filtering
糖葫芦君的博客
01-03 6440
X = set of 顾客 S = set of 商品 Utility function: X ×\times× S = R R = 打分的集合 本文将主要针对以下关键问题进行阐述： （1） 收集矩阵中已知的打分：怎么收集utility matrix中的数据 （2） 根据已知的打分推断未知的得分：我们主要关心的是未知的高分项，因为我们只想知道客户喜欢什么而不关心客户不喜欢什么 （3） 评估推断方...
推荐系统Content-based & Collaborative Filtering、ML 吴恩达 英文笔记
weixin_39478934的博客
01-28 354
主要参考： 英文笔记：http://www.holehouse.org/mlclass/16_Recommender_Systems.html （非常好！！！！） 吴恩达机器学习总结：第十三 推荐系统（大纲摘要及课后作业） https://blog.youkuaiyun.com/CC12222032/article/details/79875670?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.co
git clone速度太慢的解决办法
n_o_n的博客
01-20 1690
转载自：https://www.jianshu.com/p/3f6477049ece git clone特别慢是因为github.global.ssl.fastly.net域名被限制了。 只要找到这个域名对应的ip地址，然后在hosts文件中加上ip–>域名的映射，刷新DNS缓存便可。 1.在网站 https://www.ipaddress.com/ 分别搜索两个网址的数字ip： g...
git 冲突 内容冲突
benben0729的专栏
09-14 456
假设一个项目两个人在开发 user1创建b.php aaaaaa 并进行了以下操作 git add b.php git commit -m "add b.php" git push origin   user2 创建b.php iiii 并执行了 git add b.php git commit -m "fix b.php" 在执行git pull时 使用git...
Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms.pdf
12-20
基于物品的协作过滤推荐算法是推荐系统中一种重要的技术，它通过分析用户对物品的偏好信息构建数据库，进而为用户进行个性化推荐。推荐系统利用知识发现技术解决为用户提供个性化信息、产品或服务推荐的问题，其中...
SGCF：Simplifying Graph-based Collaborative Filtering for Recommendation
zhao254014的博客
03-22 1565
图递归地划分为几个小尺寸的子图，以捕获节点的内部和外部结构信息，然后在压缩图中计算具有低阶传播过程的网络嵌入。
Item based collaborative filtering recommendation
07-21
基于项目的协同过滤推荐算法是推荐系统中的一种关键技术，它主要用于个性化推荐，即在活互动过程中为用户提供信息、产品或服务的推荐。随着网络信息的剧增以及访问网站的用户数量的增多，推荐系统面临着诸多挑战，...
论文笔记：Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
qq_35771020的博客
02-27 4157
一、基本信息 论文题目：《Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 》 发表时间：WWW  2001 论文作者及单位： 论文地址：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=372071   二、摘要        推荐系统将知识发现技术应用于在实时交互过程中对信息、产品或服...
Git clone太慢的解决小技巧
weixin_39747862的博客
03-25 761
Git clone太慢的解决小技巧 原文链接：https://www.itan90.cn/archives/276/ windows下输入这两个命令： nslookup github.global.ssl.fastly.Net nslookup github.com 复制这两个IP地址，然后编辑C:\Windows\System32\drivers\etc的hosts文件添加这两条解析 31....
git忽略某个文件的某行代码（利用git filter解决前端合作开发时vue.config.js中target频繁更改导致冲突的问题）
hubary的博客
04-02 2790
步骤一 前 List item
Git 系列之四：Git 进阶功能-转载
weixin_30731305的博客
08-09 204
Git 系列之四：Git 进阶功能 【TIP】在我们的《Windows 下 Git 配置与使用指南》 中，有介绍大家使用 $ git go 命令。其实，这并非 Git 的原生命令，它是我们自定义的一个 alias（别名），由 $git add、$git commit、$git push 和 $git pull 四个命令组合而成。待熟悉之后，你可以直接使用这些原生命令，或者自定义更适合自己的 al...
清理 git 仓库太繁琐？试试 bfg！删除敏感信息删除大文件一句命令搞定（比官方文档还详细的使用说明）
walterlv - 吕毅
12-30 2792
你可能接触过 git-filter-branch 来清理 git 仓库，不过同时也能体会到这个命令使用的繁琐，以及其超长的执行时间。 现在，你可以考虑使用 bfg 来解决问题了！ 本文内容安装 bfg传统方式安装（不推荐）使用包管理器 scoop 安装准备工作常见用法删除误上传的大文件删除特定的一个或多个文件删除文件夹删除敏感的密码信息推回远端仓库附命令行用法输出 安装 bfg 传统方式安装（不...
矩阵分解
何瑞龙的专栏
08-08 691
推荐系统的策略 content filtering(内容过滤) 原理 用户档案:描述用户的属性(个人喜好，特征) 产品档案:描述产品的特征 利用用户档案与产品档案将用户与产品联系起来，求出用户对某个产品的喜爱程度 collaborative filtering(协同过滤) 协同过滤利用历史的记录来进行推荐 优点: do
推荐算法1-content based recommendation
小羊哈利
08-30 4965
由于本人从来没有真正意义接触过推荐算法，但是找工作时时不时被问到，所以为了避免完全答不出来的尴尬，就临时抱佛教，不求深究，只当了解。所以如果你是查找资料不小心点进来，估计你要失望了，不过文章应该都很短，所以可以随意浏览一下，于你就当温习之用，与我就当笔记之效。推荐算法，先按照大的思想分为两类：content based recommendation，基于内容的推荐算法，简称CB算法；Collabor
过滤Filtering
weixin_30666943的博客
08-24 168
过滤Filtering 注意 : 都是GenericAPIView或子类进行的操作 对于列表数据可能需要根据字段进行过滤，我们可以通过添加django-fitlter扩展来增强支持。 pip install django-filter 在配置文件中增加过滤后端的设置： #settings.pyINSTALLED_APPS = [ ... 'dja...
git的gitignore文件内容
guoqiaosen的博客
01-18 1088
target/ .gitignore .idea .classpath .project .settings/
基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendations,简称CB）
tumantou2hao的博客
03-14 7238
参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/nicajonh/article/details/79657317 Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB...
item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item c
10-06
item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item c是一种基于物品的协同过滤推荐算法，在推荐系统中被广泛应用。该算法的核心思想是通过分析用户对不同物品的行为数据，找出与物品c具有相似特征或相关性较高的其他物品，并将这些物品推荐给用户。 具体来说，item-based collaborative filtering算法首先会构建一个物品相似度矩阵。该矩阵的每个元素表示不同物品之间的相似度程度。物品之间的相似度可以通过计算它们在用户行为上的重合度、关联度或其他相似性指标得出。 在物品相似度矩阵构建完成后，当用户需要进行推荐时，算法会根据用户已有的历史行为数据找出与用户已喜欢或购买的物品c相似的其他物品。对于相似物品集合中的每个物品，算法会根据用户对该物品的评分或其他行为数据，对推荐物品进行排序。最后，算法会返回排名靠前的若干个推荐物品给用户。 通过将物品c与其他物品进行比较，并利用物品相似度矩阵进行排序，item-based collaborative filtering算法可以更加准确地将与用户兴趣相关的物品推荐给用户。同时，它也能够克服用户行为数据稀疏性的缺点，提高推荐的个性化程度。 总的来说，item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item c是一种有效的推荐算法，可以根据用户已有的历史行为数据找出与物品c相似的其他物品，并将这些物品按照用户的兴趣进行推荐。这种算法在实际应用中有着广泛的应用和良好的推荐效果。
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