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什么是相关性推荐

相关性推荐是一种基于用户行为和兴趣的推荐算法，它根据用户的历史行为和兴趣来推荐与其相关的内容或商品。这种推荐方式可以帮助用户发现更多的内容或商品，提高用户的满意度和留存率。

相关性推荐的优势在于它可以帮助用户快速找到他们感兴趣的内容或商品，从而提高用户的满意度和留存率。它可以帮助用户发现更多的内容或商品，并且可以帮助用户更好地了解他们的兴趣和需求。

相关性推荐的应用场景包括社交媒体、电子商务、新闻资讯、在线视频和音乐等领域。例如，在社交媒体上，用户可以根据他们的兴趣和行为来推荐与他们相关的内容，如新闻资讯、音乐和电影等。在电子商务领域，用户可以根据他们的购买历史和浏览行为来推荐与他们相关的商品。

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推荐系列（一）：什么是推荐？

推荐系列（一）：什么是推荐？ 什么是推荐？ YouTube如何知道你可能希望接下来要观看的视频？Google Play商店如何为你挑选应用？这些恰到好处的推荐是魔法吗？...答案当然是不，上述情况下，基于机器学习（ML）的推荐模型都可以确定视频和应用与你喜欢的其他内容的相似程度，然后提供推荐。...主页推荐 主页推荐根据用户的已知兴趣对用户进行个性化推荐，每个用户都能看到不同的推荐； 如果你转到Google Play Apps主页，可能会看到如下内容： ?...相关项目推荐 顾名思义，相关项目是与特定项目类似的推荐。在Google Play应用示例中，查看数学相关APP的用户也可能会看到相关的应用，例如有关科学的APP。 为什么进行推荐？...对于Google Play商店，这些物品是要安装的应用。对于YouTube，这些物品是视频。 查询（query, context） 系统用于给出推荐的输入。

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『 推荐算法』笔记一：什么是推荐系统

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    • 推荐系统评价：什么是好的推荐系统

    文章作者：姚凯飞 Club Factory 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 什么是好的推荐系统？...2) 准确的推荐 信息分发维度，推荐就是需要准确，必然是准确的推荐是好推荐的核心要素之一。 3....2) 用户不知道什么商品存在 好的推荐系统是既可以根据用户的反馈来推荐，也可以不断帮助用户进行探索，因为用户可能不具有某个领域内的知识，好的推荐系统还需承载帮助用户发现新事物的功能。 4....Who：人物维度，则更多地去考虑用户各类信息特征，比如用户是男是女，是老是少，是新用户还是老用户，平时喜欢买什么品牌，喜欢什么品类的东西，风格如何等等，这些都是在描述这个人，现在这一类技术一般作为用户画像存在...What：这个维度则是需要推荐的主体是什么，主体类型可能有以下服饰，百货，文章，音乐，美食，视频等等，不同物料有着不同的自带属性，并且产品附加信息也不同。

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    老板问我，什么是关联规则推荐？

    电商中经常用来分析购买物品之间的相关性，例如，“购买尿布的用户，有大概率购买啤酒”，这就是一个关联规则。 画外音：如果把买尿布记作A，买啤酒记作B。...什么是关联规则推荐（Association Rule Based Recommendaion）？ 答：顾名思义，利用关联规则，来实施推荐。...第一步：数据准备 如上图，纵坐标是所有历史订单，横坐标是每笔订单售出的商品。 第二步：计算关联规则（组合商品）的支持度 什么是支持度（support）？...画外音：一般会先对支持度高的商品实施推荐，如果先实施优化支持度低的商品，即使推荐效果翻倍，总体订单提升效果也会很有限。 第三步：计算关联规则的置信度 什么是置信度（confidence）？...这里的关联规则推荐，并没有比直接推荐获取更好的效果。 用什么指标来评估关联规则推荐的效果呢？ 答：提升度。 什么是提升度（lift）？

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    什么是视频内容推荐引擎？

    OTT流媒体传输中的推荐引擎 在一篇发表的论文[1]中，谷歌的研究者们已经解释了他们是如何向用户推荐视频的： 看起来很复杂？...但是接下来你将看到，用户的相关数据对于推荐极其重要。你需要做的就是确保你没有违反任何数据法。 下面是一些推荐引擎感兴趣的关于用户的数据点。...平台没有任何关于用户、用户偏好等信息，所以很难立即就推荐内容。 这种情况被称为推荐引擎中的“冷启动问题”。如何向一个你对其一无所知的用户推荐？又推荐什么内容？...让我们看下其中几个应用场景： | 增加内容消费 与流行的看法相反，人们很多时候不知道自己下一部想看什么电影，所以他们会依赖从朋友、社交媒体、电影点评等处获得的推荐。...如果是更加智能和有品位的内容推荐，将能够帮助你的用户探索和参与到分类中的大部分内容。

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    第一坑：高估系统对用户需求的捕捉能力 我们都说，搜索引擎是满足用户主动需求的产品，而推荐系统则是满足用户隐含需求的产品。...当用户明确需要什么信息，就把需求转化为检索词，丢到搜索引擎，搜索引擎帮用户找到它，而推荐系统则能良好的感知用户未明确陈述的需求，为其呈现信息。...推荐系统的不同产品形态，“个性化”程度不同，例如我司的推荐产品“微博话题”推荐，没有太强个性化，这样的推荐系统要解决的问题是“大家都喜欢什么？”，简单的统计便能搞定。...对于多数广告类产品，个性化需求太难以捕捉，要解决的问题是“什么样的人喜欢什么样的结果？”，那么线性模型+属性特征+交叉特征更加适合。...但是对于大多数推荐产品，尤其是大平台的推荐产品，去探索“每个人喜欢什么东西？”的个性化推荐技术（协同过滤，SVD等）可能更加适合。

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    什么是数据集成平台？数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。它的主要目标是将来自多个不同数据源的数据整合到一个统一的、易于访问和分析的数据存储库中。...数据集成平台的关键任务是确保数据的一致性、完整性和可靠性，以便业务用户可以信任和使用这些数据来做出决策。2....数据集成的类型数据集成可以分为多种类型，其中一些常见的包括：批处理数据集成 批处理数据集成是将数据定期从一个源移动到目标的过程。...数据集成平台 是一个更广泛的概念，它不仅包括ETL功能，还可以支持实时数据集成、数据转换、数据迁移、数据复制、数据同步等多种数据集成需求。...以下是一些推荐的数据集成平台1. Apache NifiApache Nifi 是一个强大的开源数据集成工具，提供了直观的用户界面和丰富的连接器，支持从各种数据源提取、转换和加载数据。

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    换言之，就是如何正确地理解用户意图，提高搜索的相关性，为用户提供满意的搜索结果。 什么是相关性 所谓相关性，就是根据内容对用户及业务需求的满足程度，对搜索内容进行排名的一门学问。...有了准确的特征，当用户在应用内搜索时，就可以计算出什么对他们而言是重要的：这家餐厅离我有多远？这本书上讲的内容对我有帮助吗？这件衬衫和我刚买的裤子搭配吗？...然而，技术只是实现相关性的工具，明白要做什么可能比知道怎么做更重要。“相关性”在某个具体应用里的含义大相径庭。 在不同的应用中其搜索相关性大不相同 我们很容易误以为搜索是一个单一问题。...电商网站为了达成交易，就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息，为用户推荐合适的商品，促进销售。 医疗、法律和学术研究领域的专家搜索，通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。...经典的信息检索技术对于解决相关性问题，确实能有所帮助，但是还有一些问题则爱莫能助。这些问题很大程度上游离于搜索技术之外，且涉及更为广泛的各种产品策略问题：我们的用户是谁？他们希望通过这个应用得到什么？

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    PGx_Responder = NR PGx_Responder = R 25 126 113 具体是什么癌症什么病人就需要看该文章以及该数据集的来源文献啦...： 批次效应 可以看到，妥妥的批次效应，不过，我们仍然是可以尝试给每个细胞系一个相关性最高选项。...相关性预测药物效果的逻辑链 给需要预测的样品去数据库资源里面找到一个跟它表达量相关性最高的样品，直接把该样品的药物作用值赋值给预测样品，是勉勉强强得到还算是合理的结果。...基本上没有相关性 头疼啊， 如果颜值跟收入并没有很明显的相关性，那么我们为什么要看一个人的颜值来判断它的收入呢？...做一个学徒作业吧，这个 drugData2016 有两百多药物，每个都做这样的类似的相关性分析，看看是不是有部分药物它确实跟表达量的相关性的距离是有关系的！

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    ，目录如下： 什么是推荐系统 你真的需要推荐系统吗 推荐系统的问题模式 推荐系统存在的问题 推荐系统的应用 什么是推荐系统 来自维基百科的定义： 推荐系统是一种信息过滤系统，手段是预测用户(user)对物品...推荐系统能做什么--推荐系统最终可以把那些会在用户和物品之间产生的连接提前找出来。 这里说的连接，含义非常广泛，凡是能够产生关系的都是连接，包括用户对物品的行为，或者用户的某些属性和物品的某些属性。...这里这么说的依据是基于这样一个事实：万事万物都有相互连接的大趋势。 2. 推荐系统需要什么--需要已经存在的连接，从已有的连接去预测未来的连接。 3. 推荐系统怎么做--预测用户评分和偏好。...这里可以用一个看电影的例子来解释，比如我们在不确定看什么电影的时候，通常可能会有这几种方法来做决定： 咨询朋友。不仅是问朋友，也可能是发个朋友圈或者发微博，即利用社交产品来问这个问题。...这种方式在推荐系统中成为社会化推荐（social recommendation），即让好友推荐； 我们也可能因为演员或者导演来决定看什么电影，可能的做法就是通过搜索引擎来搜索喜欢的演员和导演有没有在上映的电影

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    人工智能到底是个什么鬼？ | 推荐

    人工智能到底是什么？ 它到底能做什么？ 它是怎么工作的？ 这篇漫画，就是在试图解答这些问题。 ?...算法： 概括地说，计算机主要干三件事，一是输入，二是运算，三是输出。不论输入什么，在计算机看来都是一堆数据。不论输出什么，在计算机看来也都是一堆数据。...如果将来你要学习人工智能，这可能是你要掌握的第一个算法。 ? 什么叫机器学习？...利用机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等多种技术，各种买买买的网站都能根据用户在网站中的点击、浏览、停留、跳转、关闭等行为，猜出你大概是哪种人，可能会喜欢什么，然后把你可能喜欢的商品推荐到你眼前...鼓吹人工智能也好，警惕人工智能也好，我们不如先冷静下来，踏踏实实地搞清楚人工智能到底是什么，理性地迎接未来的降临。 附录：机器到底是怎么学习的？

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