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该算法模拟了帝王蝶群体中帝王蝶和其他蝴蝶之间的交互行为，以实现问题的优化目标。帝王蝶算法（Monarch Butterfly Optimization Algorithm，MBO）是一种基于帝王蝶群体行为的优化算法，模拟了帝王蝶的群体聚集和搜索行为。帝王蝶算法结合了帝王蝶和其他蝴蝶之间的协作和竞争关系，通过领袖和群体的互动实现优化目标。帝王蝶算法利用蝴蝶群体中帝王蝶的领导作用和其他蝴蝶的搜索行为来
DIN（Deep Interest Network）模型是阿里妈妈盖坤团队发表在KDD'18上的文章，因为有阿里的光环，因此，这个模型在业界还是比较有名气的，至于最终在其他公司场景下有没有效果，取决于对比的baseline，如果你的baseline足够弱，理论上会有一定效果的提升，当然，如果你的baseline够强，可能一点效果都没有。之前博客介绍的模型都在解决如何有效的学到高阶交叉特征，而DIN
《SASRec：基于自注意力机制的序列推荐》transformer最早提出是用在NLP领域做机器翻译的，本文将transformer中的注意力机制用在序列推荐上，**对于给定的物品序列来预测下一个最可能出现的物品是什么**（采用自注意力机制来对用户的历史行为信息建模，提取更为有价值的信息。最后将得到的信息分别与所有的物品embedding内容做内积，根据相关性的大小排序、筛选，得到Top-k个推荐
推荐算法数据集社交网络 推荐系统
单调栈在题目中应用很广泛，是一名算法选手所必须掌握的基础算法，在题目中遇到寻找最大最小的元素，或者对元素进行找最大最小的问题可以考虑单调栈，单调栈主要适用于一些需要找到“下一个更大（或更小）元素”的问题。通过维护一个单调递增（或递减）的栈，可以高效地找到下一个更大（或更小）元素。在实际应用中，需要注意栈的边界条件及特殊情况的处理。单调栈的时间复杂度通常为O(n)，其中n为元素的个数。利用单调栈可以
AI代码提示工具可用于教学功能示例——MySQL
贝叶斯个性化排序（BPR）一、问题导入在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是矩阵分解之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的商品中推荐个位数的商品给用户，此时，我们更关心的是用户来说，哪些极少数商品在用户心中有更高的优先级，也就是排序更靠前。也就是说，我们需要一个排序算法，这个算法
1.前言推荐系统（recommendation system，RS）是数据挖掘、预测算法、机器学习等多种学科结合而成的一个新的研究领域。1.1 应用推荐系统可以有效的对信息进行过滤和筛选，帮助用户以个性化的方式来检索符合其需求的信息资源，以此来达到缓解信息过载的问题。目前已经应用于教育、音乐、电子商务、社交网络等领域2.传统的推荐算法数学定义：cp′=arg maxf(p,c),∀p∈P
文章目录1 基于内容的推荐（Content Based）1.1原理1.2 算法流程1.3 优/缺点2 协调过滤（Collaborative Filtering）2.1 CF的理论基础（1）U-U矩阵相似度计算（Pearson系数）（2）V-V矩阵相似度计算（余弦相似度）（3）U-V矩阵降维2.2 基于领域的协调过滤推荐（1）User-CF（2）Item-CF（3） 两种模式的比较2.3 基于模型的
采用Python和Django构建。通过爬取豆瓣电影评论数据，利用数据清洗和处理技术，建立了一个全面的电影信息数据库。使用Python中强大的数据处理库进行统计分析，将结果以直观的可视化图表展示，深入挖掘用户对电影的评价与趋势。基于分析结果，我们设计了推荐算法，通过Django搭建的Web界面向用户推荐个性化的电影选择。该项目结合了大数据、数据可视化和机器学习推荐算法的技术，为电影爱好者提供了更智
介绍匹配追踪算法MP、正交匹配算法OMP。附带sklearn代码
1 混淆矩阵TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（true negative）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果也为负.其中，TP与TN表示分类正确...
推荐系统的评价指标很多，今天介绍：准确率(ACC)、查准率(P精确率)、查全率(R召回率)、F1-score、ROC、AUC
spring boot 项目基于mahout实现的推荐系统
1、高精度算法是什么2、高精度运算易错点3、高精度加法4、高精度减法5、高精度乘法1、两个高精度整数相乘2、阶乘 —（n个低精度整数相乘，最终结果是高精度整数）3、Hanoi双塔问题——2*(pow(2,n)-1)——暴力的话会爆内存6、高精度除法1、高精度÷低精度
假设发送信息用信息多项式C(X)表示，将C(x)左移r位，则可表示成C(x)*2r，这样C(x)的右边就会空出r位校验码的位置，做除法（模2除）假设发送信息用信息多项式C(X)表示，将C(x)左移r位，则可表示成C(x)*2r，这样C(x)的右边就会空出r位校验码的位置，做除法（模2除）发送方通过指定的G(x)产生r位的CRC校验码，接收方则通过该G(x)来验证收到的报文码的CRC校验码是否为0。
作者提出的iTransformer，考虑多维时间序列的数据特性，未修改任何Transformer模块，而是打破常规模型结构，在复杂时序预测任务中取得了全面领先，试图解决Transformer建模时序数据的痛点。
给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合，令N(v)为用户v曾经有过正反馈的物品集合。给定物品i和物品j，令U(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合，令U(j)为对物品j有过正反馈的用户集合。其中，r^ui表示预测评分，S(u,K)表示和用户u最相似的K个用户集合，N(i)表示对物品i有过评分的用户集合。其中，r^ui表示预测评分，S(i,K)表示和物品i最相似的K个物
文章目录什么是基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法实现原理1.基于用户和标的物特征为用户推荐的核心思想2.构建用户特征表示3.构建标的物特征表示（4）图片、音频、或者视频信息4.为用户做个性化推荐（1）采用跟基于物品的协同过滤类似的方式推荐什么是基于内容的推荐算法首先我们给基于内容的推荐算法下一个定义，让读者有初步的印象，后面更容易理解我们讲的基于内容的推荐算法。所谓基于内容的推荐算法(Conte
显然，只要一条线段被覆盖，那么它肯定被图形所截。所以，整个问题就转化为了一个区间查询问题，即：每次将当前扫描线扫到的边对应的信息按照之前赋上的权值更新，然后再查询线段树根节点的信息，最后得到当前扫描线扫过的面积。这就可以用线段树来实现了（线段树：顾名思义，就是树上的结点为一条条线段~），接下来我们来简单看一下模拟过程：
1 Mahout介绍Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。...
UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品；ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品；根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即：UserCF是某个群体内的物品热门程度；ItemCF是反应本人的兴趣爱好，更加个性化。
我这里只是简单的跑了一下，仅供参考。。这边只是跑了个文章推荐的demo，不过什么电影，商品啥的都一样，没啥区别温馨提醒这个mahout包有毒。。。。很多依赖冲突。。。。这是我的pom文件，仅仅供参考。。
1.dfs全排列深度优先算法思路导图此图来自AC中的Hasity作者，万分感谢；2.dfs递归思想dfs就是一条路走到头，当无法再往下走时就往上退一步，再看有没有路可以走，如果还没有路的话就再回退一步，重复这个步骤，直到找到可以走的道路；递归的主要思想在于不断调用本身的函数，层层深入，直到遇到递归终止条件后层层回溯，其思想与dfs基本吻合，从而调用递归实现dfs；正如y总讲到的回溯，它是在计算机底
基于用户的协同过滤推荐算法（整合）基本思想
1 原文2 GBDT+LR2.1 背景CTR预估，广告点击率（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多的模型是LR，LR是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 ，映射后的函数值就是CTR的预估值。LR，逻辑回归模型，这种线性模...
3、预处理脚本使用说明：https://gitee.com/mindspore/recommender/tree/master/datasets/criteo_1tb。2、训练说明地址：https://gitee.com/mindspore/recommender/tree/master/rec/models/wide_deep。2、小规模数据地址：https://xihe.mindspore.c
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