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回答
如何估算电子商务网站
的
用户项目购买概率?
、
、
我正在写我
的
硕士论文,目的是估计用户购买商品
的
可能性.换句话说,对于给定
的
用户,他/她购买某一物品
的
概率是多少。我有
会话
日志(点击用户项目上
的
会话
)并从电子商务网站购买。1根据当前
会话
(和之前
的
会话
),预测用户在下一个
会话
中购买某物
的
概率。使用这个方法,我可以过滤掉那些有合理可能买东西的人。我想拿前50项(
浏览 0
提问于2018-06-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于
递归神经网络(RNN)
的
推荐
系统
召回计算
、
、
、
、
据我所知,在Top
推荐
系统
中,召回
的
公式如下:,其中{A}是用户实际购买
的
东西,{B}是
系统
推荐
的
顶级N项。但在
基于
神经网络
的
推荐
系统
中,它与传统
的
基于
kNN
的
推荐
系统
(
基于
用户
的
推荐
浏览 4
提问于2017-02-01
得票数 0
1
回答
集成OpenTok和谷歌日历
、
、
、
、
我想创建OpenTok
会话
和令牌,这是
基于
谷歌日历中
的
事件,我想知道是否有人试图做同样
的
事情,并与它有任何运气?这个是可能
的
吗?有没有遇到过类似问题的人会
推荐
这种方法,或者你会
推荐
一条不同
的
路线?
浏览 2
提问于2012-10-12
得票数 2
回答已采纳
2
回答
基于
TensorFlow
的
推荐
系统
、
、
、
我正在尝试创建一个协同过滤算法来向特定用户
推荐
产品。我启动了代码并训练了模型。
浏览 21
提问于2017-07-04
得票数 4
回答已采纳
1
回答
基于
技能
的
推荐
系统
、
、
、
假设我有一个具有技能列表
的
用户列表:(每个值都是不同
的
技能)以及一份列出所需技能
的
任务清单:
基于
返回
的
手动分类:(历史记录列表)Task2 ->
推荐
: User5Task4 ->
推荐
: User9赋予具有技能
的
新任务(6) (A、B、C.): 建
浏览 0
提问于2018-07-17
得票数 1
1
回答
基于
标签
的
推荐
系统
我想设计一个这样
的
推荐
系统
: 我有一个用户搜索过:tag2 - n2时报tag4 - n4时报有3家餐厅有相应
的
标签:restaurant3: tag1,tag4,other_tag,other_tag
浏览 2
提问于2015-05-30
得票数 0
1
回答
我们可以使用word2vec从用户
会话
和应用程序日志中提取相关信息吗?
、
、
、
我正在研究
基于
深度学习
的
推荐
系统
。我想知道是否可以使用Word2vec库而不是RNN从用户
会话
日志和应用程序日志文件中提取特性/信息,以帮助预测最终用户感兴趣
的
更准确
的
项.如果有人能给我一个更好
的
解决方案,这将是非常有帮助
的
。
浏览 5
提问于2022-01-05
得票数 2
1
回答
如何在访问和离开页面后保持
会话
或cookie
的
存活?
、
、
、
我正在尝试构建一个使用OAuth
系统
的
推荐
系统
,我正在与Laravel框架合作。因此,当用户使用
推荐
链接访问注册页面时,它会创建一个cookie和一个
会话
。为了注册所有提供
的
是社交按钮,所以每当用户点击到谷歌或Facebook
的
注册。 一旦用户返回网站,
会话
和cookie就会消失。为什么会这样呢?以下是我认为可能有帮助
的
文件。在这里,我创建了
基于
引用
的
会话
和coo
浏览 0
提问于2018-03-09
得票数 0
5
回答
保护AJAX应用程序
的
最佳方法
、
、
、
我目前正在研究一个
基于
AJAX
的
站点
的
身份验证,我想知道是否有人对这类事情
的
最佳实践进行了任何
推荐
。 我最初
的
方法是
基于
曲奇
的
系统
。此外,每当身份验证失败时,该用户
的
所有
会话
都被解除身份验证,以防止劫机者进入。要劫持
会话
,必须有人自己登录,黑客需要将最后一次cookie更新发送给伪造
会话
。不幸
的
是,由于AJAX
的
特性,当快速发出
浏览 7
提问于2008-09-23
得票数 13
1
回答
基于
会话
的
接收机
的
Azure ServiceBus管理
、
、
、
、
在Azure服务总线中使用
基于
会话
的
实体时,管理接收者
的
最佳实践是什么?我正在通过池来管理非
基于
会话
的
实体,类似于
推荐
的
。
基于
会话
的
实体是否可以以同样
的
方式池化,也许可以与SessionId一起使用。 目前,我正在为每个调用创建/处理接收实例,尽管
会话
将接连接收多条消息。
浏览 4
提问于2022-06-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
推荐
系统
的
项目预测
、
、
、
对于
基于
项目的CF,我从python库中
的
成对获得了相似之处。然后我使用来自
的
预测。pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) 但我
的
评级预测很差。
浏览 1
提问于2017-05-24
得票数 1
4
回答
Django:实施转介方案
、
我有一个电子商务网站,以一种经典
的
方式工作:人们注册,购买与他们
的
CC产品。 它为用户使用默认
的
Django auth
系统
以及注册和
会话
框架。现在,我想实现一个
推荐
系统
到我
的
系统
,人们可以邀请其他人提供他们
的
推荐
链接(即mysite.com/referral/123123/ ),如果一个人注册并购买一个项目,邀请者可以得到5美元。这是如何实现
的
呢?例如
浏览 6
提问于2010-03-25
得票数 12
回答已采纳
1
回答
基于
ArangoDB图
的
推荐
系统
、
、
、
、
我正在使用ArangoDB,并试图用它构建一个
基于
图形
的
推荐
系统
。因此,希望使用katz度量值计算用户与电影
的
亲和力。values within a path其结果是用户与项目之间存在某种亲缘关系,加权与中间评级,通过一定
的
因子抑制我试图在AQL中意识到类似的事情,但这要么是错误
的
,要么是太慢。在AQL中,这样
的<
浏览 5
提问于2017-11-11
得票数 2
6
回答
基于
用户
的
过滤:
推荐
系统
、
我知道这不是一个特定
的
编码问题,但这是询问这样
的
questions.So
的
最合适
的
地方,请容忍我。假设我有一个如下所示
的
字典,列出了每个人喜欢
的
10个条目 "rajat":{"music","x-men","programming","hindi","english","himeshenglish","french&
浏览 0
提问于2012-07-16
得票数 12
回答已采纳
1
回答
基于
ML
的
ALS
推荐
系统
、
、
、
我已经做了一些研究,据我所知,有两种可能
的
方法可以使用Apache Spark创建
推荐
系统
,一种方法是使用带有非常好
的
的
MLLib,这是我尝试过
的
,而且非常容易,另一方面,您可以使用ML
的
。我对使用RDD感到很舒服,尽管如此,为了获得更多
的
经验,我还是尝试更经常地使用DataFrames。为了实践,我开始使用一些疯狂
的
数据,在这些数据中,ratings是标准化
的
,而且我在4000+记录上只有5种可能
的</em
浏览 2
提问于2016-02-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于
SVD
的
商品
推荐
系统
、
我需要实现
推荐
,对于一组项目,
推荐
一组新
的
项目。我在考虑用SVD将项目简化为n维空间,比如说50维空间,所以每个项目都用一个向量50个数表示,而两个项目之间
的
相似性是用两个50维向量之间
的
余弦相似度来计算
的
。对于一个基本
的
项目集(可能会变得相当大),我希望我可以计算它们
的
向量
的
平均值,并使用它进行搜索。 这是个好主意吗这个程序叫什么?在马乌特能做到吗?未来我需要NUM_ITEMS在20.000到40.000之间.这是SVD
的<
浏览 0
提问于2015-02-07
得票数 5
1
回答
二进制评分
推荐
系统
、
、
、
我想问一下,是否有可能在keras中建立一个
基于
二进制评级(喜欢或不喜欢)
的
推荐
系统
?编辑:我试图建立一个
推荐
系统
,
推荐
帖子/馈送给用户,如果他们喜欢/不喜欢
基于
类别/主题(政治,时尚,艺术/文化等)
的
馈送显示给他们。
浏览 18
提问于2020-07-19
得票数 0
1
回答
基于
用户喜好
的
mahout
推荐
系统
我们如何在Apache Mahout上运行
基于
用户喜好或浏览历史
的
推荐
系统
?简而言之,
基于
内容
的
网站95%
的
流量来自非登录用户,他们将通过搜索引擎。只有这样,我们才能通过使用IP来区分它们。在Apache Mahout上,我们可以找到用户
的
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浏览 1
提问于2011-06-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于
用户过去经验
的
推荐
系统
、
我目前正在做一个
推荐
系统
。我有关于用户浏览哪种书籍
的
所有信息。如何使用这些信息构建
推荐
系统
?
浏览 6
提问于2022-05-30
得票数 0
1
回答
基于
用户喜好
的
mahout
推荐
系统
、
、
我们如何在Apache Mahout上运行
基于
用户喜好或浏览历史
的
推荐
系统
?简而言之,
基于
内容
的
网站95%
的
流量来自非登录用户,他们将通过搜索引擎。只有这样,我们才能通过使用IP来区分它们。在Apache Mahout上,我们可以找到用户
的
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提问于2011-06-07
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