Introduction détaillée au système de recommandation

Les systèmes de recommandation doivent souvent traiter des données telles que user_id, item_id, rating, qui sont en fait des matrices clairsemées en mathématiques. Scipy fournit le module sparse pour résoudre ce problème, mais scipy.sparse a de nombreux problèmes qui ne conviennent pas à l'utilisation : 1. , ne peut pas prendre en charge le découpage rapide data[i, ...], data[..., j], data[i, j] en même temps 2. Étant donné que les données sont stockées en mémoire, elles ne peuvent pas bien prendre en charge les données massives ; . traiter. Pour prendre en charge le découpage rapide des données [i, ...], data [..., j], les données de i ou j doivent être stockées de manière centralisée en même temps, afin de sauvegarder des données massives, une partie du ; les données doivent également être placées sur le disque dur, utilisez la mémoire comme tampon. La solution ici est relativement simple. Utilisez un objet de type Dict pour stocker des données pour un certain i (comme 9527), ses données sont stockées dans dict['i9527']. , toutes ses données sont stockées dans dict['j3306'], qui doit être considéré comme

1 Un schéma de stockage Python à matrice clairsemée qui économise de la mémoire <.>

Introduction : Les systèmes de recommandation doivent souvent traiter des données telles que user_id, item_id, rating, qui sont en fait des matrices clairsemées en mathématiques, dans scipy. un module sparse est fourni pour résoudre ce problème

2 Système de recommandation d'articles (2)_Tutoriel PHP

Introduction : Système de recommandation d’articles (2). ======APPRE.PHP========== $strlen=strlen($articlemsg); if($strlen50){ echo table align=center width=100%; echo, tu m'énerves ? Afin d'éviter que certains internautes ne soient amicaux

3 Système de recommandation d'articles (3)_Tutoriel PHP

Introduction. : Système de recommandation d'articles (trois). =====Article.php==== ? if(!isset($pagenum)){ $pagenum=1;} $conn=mysql_connect(localhost,user,password); count(*) from article; $result=mysql_que

4 Système de recommandation d'articles (3)

Introduction. : Système de recommandation d'articles (3). =====Article.php==== ? if(!isset($pagenum)){ $pagenum=1;} $conn=mysql_connect(localhost,user,password); count(*) from article ; $result=mysql_que

5 Mahout construit un système de recommandation de livres

Introduction. : Cette série d'articles sur la famille Hadoop présente principalement les produits de la famille Hadoop. Les projets couramment utilisés incluent Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa, et les projets nouvellement ajoutés incluent YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue, etc. Commencé en 2011

6. Classe Java pour la requête syndicale du Big Data (basée sur HBase)

Introduction : Lorsque je crée un système de recommandation, je souhaite voir combien de catégories existent naturellement dans l'ensemble de données d'origine, c'est-à-dire trouver certains sous-ensembles. Ces sous-ensembles appartiennent à l'ensemble de données d'origine. Il n'y a aucune corrélation entre les sous-ensembles et toutes les données qu'ils contiennent. les sous-ensembles sont tous directement ou indirectement liés. La première considération est qu'en raison de la taille des données, il est impossible de les lire dans la mémoire, nous devons donc utiliser le disque dur (bien qu'à contrecœur)

7 <.>Storm flow computing de l'entrée à la maîtrise Articles techniques (stratégie de haute concurrence, transactions de traitement par lots, Trid

Introduction : Si ce cours vous intéresse, vous pouvez m'ajouter à qq2059055336 pour me contacter. Qu'est-ce que Storm ? Pourquoi apprendre Storm ? Storm est le framework de traitement de Big Data distribué en temps réel de Twitter, appelé la version en temps réel de Hadoop car de plus en plus de scénarios ne peuvent pas le tolérer. latence élevée de MapReduce de Hadoop, comme les statistiques de sites Web, les systèmes de recommandation, les systèmes d'alerte précoce et les services financiers

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Erreur lors du passage de ms2000 à 2005 : Microsoft][. SQLServer 2000 Driv

Introduction : Adresse de réimpression : http://www.shamoxia.com/html/y2010/2249.html Récemment, un système de recommandation de papier personnalisé a été développé pour une base de données plus ancienne. Le système étant relativement ancien, la plate-forme de base de données utilisée est toujours sqlserver2000. Maintenant, tout le monde utilise déjà des versions 2005 ou 2008 ou même supérieures, mais afin d'être compatible avec le système, nous

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9. Le système de recommandation que j'ai écrit. Ha ha. Vous pouvez deviner à quoi ressemble le formulaire

Introduction : J'ai écrit un système de recommandation. Ha ha. Vous pouvez deviner à quoi ressemble le formulaire. Aucun INSERT INTO recommander (SELECT ut.userid,it.itemid, NOW() FROM user_tag ut,item_tag it WHERE EXISTS( SELECT it.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT ut.tagid FROM user_tag ut)))

10. Recommandation d'ami basée sur la décomposition tensorielle dans les réseaux sociaux

Introduction : Basée sur la décomposition tensorielle dans les réseaux sociaux Ami recommandation Résumé Introduction Questions de recherche connexes Description de la méthode de recommandation d'amis proposée Vérification expérimentale Conclusion Résumé La croissance rapide du nombre d'utilisateurs dans les réseaux sociaux pose des défis aux systèmes de recommandation d'amis existants. Dans cet article, nous utilisons le modèle de décomposition tensorielle pour proposer un nouveau cadre de recommandation basé sur les informations de comportement des balises de l'utilisateur afin de résoudre le problème des amis sur les réseaux sociaux

[Recommandations de questions-réponses associées] :

Concurrency - Les performances du framework flask de python combiné avec gevent ont considérablement diminué ?

python - Existe-t-il un système de recommandation léger ?

javascript - Comment recommander un système. Par exemple, recommander des utilisateurs et recommander des sujets

Existe-t-il un livre systématique pour apprendre la programmation Linux C

python - dans les systèmes de recommandation et les machines ? apprentissage, Comment diviser un ensemble de données complet en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!