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协同过滤技术在推荐系统中的应用

以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据（如评分、购买记录、浏览记录等），找到相似用户或相似项目，从而进行推荐。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点，在实际应用中可以采取以下优化措施：结合多种算法：混合推荐系统：协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用，形成混合推荐系统。...实际应用案例以下是几种实际应用中的优化案例：Netflix：Netflix结合了协同过滤、矩阵分解和深度学习的方法。通过混合推荐系统，Netflix能够为用户推荐高质量的电影和电视剧。...协同过滤技术作为推荐系统中的核心算法之一，具有广泛的应用和重要的价值。通过分析用户的历史行为数据，协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好，提供个性化的推荐服务。...在实际应用中，结合多种算法和优化措施，可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。随着数据和技术的不断发展，协同过滤技术将继续在推荐系统中发挥重要作用，推动个性化推荐服务的不断创新和进步。

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布隆过滤器在PostgreSQL中的应用

作为学院派的数据库，postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法，布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...布隆过滤器相比其他数据结构，在空间和时间复杂度上都有巨大优势，在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配，因此时间复杂度是常数O(K)，但是算法这东西有利有弊，鱼和熊掌不可兼得，劣势就是无法做到精确。...从上面的原理可以看到布隆过滤器一般比较适用于快速剔除未匹配到的数据，这样的话其实很适合用在数据库索引的场景上。pg在9.6版本支持了bloom索引，通过bloom索引可以快速排除不匹配的元组。...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...所以在的 df.filter() 示例中，DataFrame 操作和过滤条件将发送到 Java SparkContext，在那里它被编译成一个整体优化的查询计划。...原因是 lambda 函数不能直接应用于驻留在 JVM 内存中的 DataFrame。 内部实际发生的是 Spark 在集群节点上的 Spark 执行程序旁边启动 Python 工作线程。...对于结果行，整个序列化/反序列化过程在再次发生，以便实际的 filter() 可以应用于结果集。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)

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    大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

    本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...数据导入导出）的方法 ES 对于spark 的相关支持做的非常好，https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/2.4/spark.html 在官网的文档中基本上说的比较清楚...转换 ''' #加一列yiyong ，如果是众城数据则为zhongcheng ''' from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql...的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet数据（overwrite模式） df.write.mode...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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    协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用

    概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入的研究，而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...基于物品的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法(以下简称ItemCF)是目前工业界应用最多的算法。ItemCF的基本原理是给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...给定用户u，给出推荐物品列表的步骤如下：for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序，推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...在实验中，增加该类特征之后，AUC提升1%以上。

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    矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用

    在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。如果大家对SVD不熟悉的话，可以翻看该文。 　　　　...当然，在实际应用中，我们为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数$J(p,q)$是这样的：$$\underbrace{arg\;min}_{p_i,q_j}\;\...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐 　　　　在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。...矩阵分解推荐方法小结 　　　　FunkSVD将矩阵分解用于推荐方法推到了新的高度，在实际应用中使用也是非常广泛。

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    功能点方法在需求管理中的应用

    本文主要讲述功能点方法在软件项目需求管理中的应用。...在软件项目的需求管理中引入功能点分析方法可以有针对性地解决上述的问题，如下面例子，引入功能点方法进行评估后，使量化方式管理软件需求成为可能。...2 项信息； 　　d、查询功能:输入客户三项标识查询，在页面显示客户基本信息，增加客户工作地点和电话 2 项信息； 　　e、增加校验：在新增和维护客户基本信息时，增加身份证校验，如果证件类型为身份证时...3、功能点方法应用 　　按照功能点方法进行规模估算，结果如下： 　　对于计数结果，有以下几个问题需要注意，这也是在实际估算中，一些新手容易产生错误的地方： 　　a、对于客户基本信息，新增了工作地点和公司电话两个属性...c、对于增加校验功能，其本质新增和修改这两个基本过程中的一个环节，而不是独立的基本过程，在前面的新增和修改功能中已经计数过了，在此处不进行计数。 　　d、统计功能为新增功能，正常进行识别。

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    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...这里，由于pandas_dfs()功能只是选择若干特征，所以没有涉及到字段变化，具体的字段格式在进入pandas_dfs()之前已通过printSchema()打印。...优化Pandas_UDF代码 在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。

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    大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

    在 Pandas 中，要分组的列会自动成为索引，如下所示：图片要将其作为列恢复，我们需要应用 reset_index方法：df.groupby('department').agg({'employee'...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python...PysparkPySpark 中的等价操作下：from pyspark.sql.types import FloatTypedf.withColumn('new_salary', F.udf(lambda...x: x*1.15 if xudf方法需要明确指定数据类型（在我们的例子中为 FloatType...） 总结本篇内容中， ShowMeAI 给大家总结了Pandas和PySpark对应的功能操作细节，我们可以看到Pandas和PySpark的语法有很多相似之处，但是要注意一些细节差异。

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    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。...通过使用Koalas，在PySpark中，数据科学家们就不需要构建很多函数（例如，绘图支持），从而在整个集群中获得更高性能。...Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能： 带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数，并将pandas...API集成到PySpark应用中。...可观察的指标 持续监控数据质量变化是管理数据管道的一种重要功能。Spark 3.0引入了对批处理和流应用程序的功能监控。可观察的指标是可以在查询上定义的聚合函数（DataFrame）。

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    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。...通过使用Koalas，在PySpark中，数据科学家们就不需要构建很多函数（例如，绘图支持），从而在整个集群中获得更高性能。...6.jpg Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能： 带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数...，并将pandas API集成到PySpark应用中。...Spark 3.0引入了对批处理和流应用程序的功能监控。可观察的指标是可以在查询上定义的聚合函数（DataFrame）。

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    机器学习（37）之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用

    微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（机器学习(36)之协同过滤典型算法概述...【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。...在奇异值分解(SVD)原理（机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解）和在降维中的应用中，对SVD原理做了总结。...当然，在实际应用中，为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数J(p,q)是这样的： ? 其中λ为正则化系数，需要调参。...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 BiasSVD再升级 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多的改进版算法。

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    怎么样在应用中实现自助报表功能

    自助报表需求已经是越来越普遍，各行业的应用软件中，不管是主动还是被动，都在思考并在努力实现自助报表功能 这样做对于用户来说，可以自由灵活的去分析了解数据，不再拘泥于固定格式的数据报表，方便灵活、体验更好的同时...，也能盘活更多数据的价值 对于应用软件厂商来说，则能省去很多开发和维护成本，还同时拓宽了自己的业务范围，增强了自身的竞争力 那怎么实现呢 BI 系统中通常都有这个功能，但并不在应用系统中，使用时，还得两个系统来回切换...第二步：应用配置 1 把润乾web.xml中的内容抄进应用的 web.xml 文件中并按要求的顺序合并 2 在raqsoftConfig.xml配置要分析的数据源等信息 第三步：准备数据集 准备一个要用来做自助报表的数据集...就这么简单，在jsp中加入tag标签，自助报表功能就集成到自己的应用中了 更完整详细的集成过程可以参考： 怎样在应用中集成自助报表功能 另外，润乾自助报表不仅可以被集成，而且还是开源的，集成以后，...，如果一个自助报表工具以上能力都具备，那功能方面就可以过关了 总结 应用中怎么实现自助报表功能，最难的地方其实是:怎么找一个功能全面且能集成的工具，这个难题解决后，剩下的具体集成对于工程师来说就不算什么难事了

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    热点追踪 | AI在GWAS功能转化研究中的应用

    近日，《Cell Genomics》发表perspective文章，介绍了AI方法应用于GWAS功能和转化研究的进展、挑战及建议。...在PRS的背景下，可转移性差是指从一个人群中的GWAS生成的PRS在其他人群中表现不佳的情况。未来使用人工智能和其他功能数据组合的研究有望提高PRS在人群中的可转移性。...AI 应用于GWAS功能/转化研究的挑战及建议 实际训练数据稀缺 GWAS功能和转化研究中的大多数最先进的方法都依赖于受监督的AI模型，但这些尝试因缺乏足够规模的用于训练和验证的实际数据集而受到阻碍。...预计无标签的生成策略可以应用于GWAS的功能和转化研究，以解决基础真值标签有限的问题。...在AI模型能够巩固其在临床有效性中的作用之前，需要努力解决性能、通用性和可解释性以及伦理问题方面的若干挑战。

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    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split(...(f) ---- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs ---- map函数应用 可以参考：Spark Python API函数学习：pyspark API(1) train.select...udf 函数应用 from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType import datetime...DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame

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    图像腐蚀与图像膨胀在信号过滤的应用

    今天遇到一个有趣的问题，常规我做图片处理，采用图像腐蚀与图像膨胀等方法用来得到想要的图像特征，今天第一次看到腐蚀与膨胀在信号过滤中的引用，故此分享探讨 先说说图像腐蚀与图像膨胀 图像腐蚀与图像膨胀 一...基础知识 　　图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域. 　　...腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小....处理结果如下图所示： 高亮区减少(白色区域减少) 信号应用 代码如下 x0=x; %%把x赋值给x0 figure(4); plot(x,'r') k=[0,1,5,1,0]; n=length...2,1,1); plot(y1); subplot(2,1,2); plot(y2,'r'); hold on 处理结果为：左边为原始信号，右边为2种方法处理后的信号 个人的理解这种方法类似采用一个滑动窗过滤

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