django调用矩阵分解推荐算法模型做推荐系统
在Django中调用推荐算法模型来构建推荐系统，通常需要几个步骤：训练模型、保存模型、在Django中加载模型以及使用模型进行推荐。以下是这个过程的一个简化示例： 步骤 1: 训练推荐算法模型 首先，你需要使用Python的机器学习库（例如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch）来训练一个推荐算法模型。这里我们将使用scikit-lea...
深度解析：如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率，带你一步步攻克大数据检索难题
提高大模型召回率项目实战 最近在处理一个涉及大规模数据集的推荐系统项目时，遇到了一个典型的挑战：如何提高检索模型的召回率(recall)。召回率是指检索出来的相关文档数占文档库中所有相关文档的比例，它是衡量检索系统查全率的一个重要指标。在实际应用中，提高召回率意味着能够更全面地捕捉到用户可能感兴趣的信息，这对于改善用户体验至关...
模型小，还高效！港大最新推荐系统EasyRec：零样本文本推荐能力超越OpenAI、Bert
香港大学的研究者们最近提出了一种名为EasyRec的新型推荐系统，旨在解决现有推荐算法在零样本学习场景中的局限性。EasyRec的提出，源于对语言模型（LMs）在理解和生成文本方面强大能力的观察。 在传统的推荐系统中，算法通常依赖于用户和物品的唯一ID来学习交互数据的表示。然而，这种依赖性限制了它们在实际的零样本...
如何配置冷启动排序的模型特征
在配置特征之前，建议阅读一下这篇文章：《在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit (LinUCB)算法的经验和陷阱》,文章介绍了哑变量陷阱，以及超参数调参经验。在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit (LinUCB)算法的经验和陷阱在以下所有类型的特征中，e...
基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的图书推荐系统
基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的图书推荐系统 一、效果图 点我查看在线demo 二、功能简介 本系统具有功能有： # -*- coding: utf-8 -*- """ @contact: 微信 1257309054 @file: test.py @time: 2024/6/16 21:41 @author: LDC """ 登录注册 热门图书 图书分类 图书推荐 借阅图...
训练和部署DropoutNet模型
冷启动 DropoutNet 算法的介绍请参考这篇文章：《 冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进 》。冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进准备离线训练样本使用模板生成sql代码，构建离线训练样本。模板配置：{ "cold_start_recall": { "mod...
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。 之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机.....
基于向量模型的推荐系统案例（java版本）
我们在使用各类型的软件的时候，总是能在各大app中获取到推荐信息的数据，而且会发现推荐的信息数据还比较适合个人的口味，例如说某些共同兴趣爱好的好友推荐，某些好听的音乐推荐等等。在进行推荐系统的核心算法介绍之前，我们需要先来回顾一下以前所学过的数学知识内容。欧几里得距离二维的欧几里得距离：例如下图所示，在这样的一个简单的二维空间图里面，根据对于a点的坐标和b点的坐标进行二维空间距离的计算，假设p为....
中国人工智能学会通讯——深度嵌入概率图模型:从材料设计、个性化医疗到推荐系统和知识推理
今天我想讲四个应用，它们看起来很不相关，但是我会讲讲它们是怎样连在一起的，特别是你可以用图来表示不同的应用。我会介绍一些机器学习里比较前沿的方法，那就是怎么把图表示成向量的结果。 第一个应用是关于材料科学，或者是应用到药品的设计方面。这个材料是一些分子结构，每一个节点都是不同的原子。显然它能通过图的形式联结在一起，问题就是分子的空间很大，怎么寻找有用的分子去制药，或者去做很好的材料？如果用机器学....
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