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近邻推荐之基于用户的协同过滤

上面的这种情况其实就非常类似于基于用户的协同过滤,简单来说,先根据你的历史行为来计算出与你相似的其他用户,然后将这些相似用户消费过但你没消费的物品推荐给你。...分母是对用户 u 的 n 个相似用户的相似度进行求和,分子是把这 n 个相似用户对各自已消费的物品 i 的评分,按照相似度加权求和。...可以通过以下办法来缓解: 将相似度计算拆成 Map Reduce 任务,将原始矩阵 Map 成键为用户对,值为两个用户对同一个物品的评分之积,Reduce 阶段对这些乘积再求和,Map Reduce 任务结束后再对这些值归一化...reduce 阶段对两个 key 进行求和 将 reduce 生成的两个 key 的结果相除。sum(相似用户对该物品的喜欢程度 * 相似度>) / sum( 相似度>)。...拆分 Map Reduce 任务不一定需要使用 Hadoop 和 Spark 来实现,可以实现单机版。 应用场景 基于用户的协同过滤会计算出相似用户列表和基于用户的推荐列表。

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Java新特性:Stream流式编程

Java新特性:Stream流式编程 Stream 流是 Java8 提供的新功能,是对集合对象功能的增强,能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或大批量数据操作。...Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道,如下图所示: 我们将 Java 中的流式编程分为三个操作步骤: 创建数据源:创建 Stream 流,从集合、数组中获取一个流...(5); ---- 3、Java中的流式编程:中间操作 通常对于 Stream 的中间操作,可以视为是源的查询,并且是懒惰式的设计,对于源数据进行的计算只有在需要时才会被执行,与数据库中视图的原理相似;...其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用这类操作都是惰性化的,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历,真正的遍历需等到终端操作时,常见的中间操作有下面即将介绍的...所有使用 map(Arrays::stream) 时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流 // 一般是用在map映射完成后,流中的数据是一个容器,而我们需要再对容器中的数据进行处理,此时使用扁平化映射

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    D-Link DIR-850L路由器存在漏洞,可绕过加密

    但是发送加密数据帧会自动测试正确的密钥,因为两端的加密和解密需要知道密钥。 第二个改进是在 IPv4 上简单的动态主机设置协议 (DHCP) 发现报文序列。...然后我使用 Wireshark ,一种捕获无线数据帧的工具,重新运行测试用例并检查结果。 在结果中,我看到了 AP 给 Defensics 提供的 IP 地址、路由器 IP 地址、租用时间等。...但是,我运行的测试用例跳过了 WPA 握手,因此必须在握手之前发生什么, AP 和客户端就连接参数和使用的加密达成一致。 第一阶段包括探测请求和响应、身份验证请求和响应,最后是关联请求和响应。...然后,探测响应包含有关 AP 的所有信息,包括支持哪种加密。 下一个请求 - 响应对是身份验证,其目的是确保向后兼容性。接下来是关联请求和响应。...我只需要删除一些未经协商的加密参数检查,就可以建立连接。 对 Defensics 智能模糊测试有疑问? 我有一个wpasupplicant的修改版本,它提供了网络接口上的完整Linux IP堆栈。

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    分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

    副本使用自己得到的训练数据计算其局部梯度,然后进行彼此通信以获得合并的梯度,并用这个梯度对本地副本的权重变量应用相同的更新。...在每个训练步骤中,每个副本使用训练输入批次中自己对应的分区来计算其局部梯度,然后所有副本使用all-reduce操作符来获得总梯度。...相应地,在循环开始之前,需要使用重新格式化(reformatting)运算符和动态切片(dynamic-slice)对原始辅助变量值进行切分,如图6所示。...特别是对于辅助变量,只需要在训练循环之外使用其完整数据缓存区。因此,可以重用它们的缓冲区来存储向前和向后过程中的激活和梯度。如图8所示,这允许具有不同大小辅助变量的优化器们具有相似的峰值内存使用率。...例如,对于设备的N×M阵列进行大小为D的reduce-scatter,我们可以转换为:先对每一行进行D/M为分片大小的reduce-scatter操作,然后对每一列进行D/(MN)为大小的reduce-scatter

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    42图揭秘,「后端技术学些啥」

    对称加密 对称加密是通过一个加密算法和密钥,对一段明文进行加密后得到密文,然后使用相同的密钥和对应的解密算法进行解密得到明文。 ?...这个时候使用对称加密算法,存储的时候加密算法进行加密,使用的时候解密算法解密 非对称加密 非对称加密是说使用一个加密算法和一个加密秘钥进行加密得到密文,但是在解密出明文的时候,其加解密密钥和加密密钥不同...用户在客户端进行通讯的时候,对数据使用的加密密钥和加密算法进行加密得到密文,到了服务端以后,使用解密密钥和算法进行解密得到明文。...wordcoun计算过程 在这个例子中,通过对value中的1组成的列表,reduce对这些1进行求和操作从而得到每个单词的词频。...map计算完成,TaskTracker对map输出结果 shuffer 操作然后加载 reduce 函数进行后续计算,这就是各个模块协同工作的简单过程。

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    AI 驱动的个性化推荐系统设计

    实时性要求:用户行为变化迅速,推荐算法需动态调整。基于协同过滤的推荐系统设计设计流程数据预处理:清洗、归一化和处理缺失数据。用户-物品矩阵构建:生成用户行为矩阵。...数据含义:值为数字:用户对商品的评分,例如矩阵第一行 [5, 3, 0, 1] 表示用户 0 对商品 0 的评分为 5,对商品 1 的评分为 3,对商品 3 的评分为 1,而对商品 2 未评分(值为 0...按用户相似度权重,对每个商品评分进行加权求和。输出推荐:返回一个数组,表示每个商品的推荐优先级。特点:未评分商品的得分来自与相似用户的偏好。商品得分越高,越优先推荐。...动态扩展:可以通过动态传入新的用户-物品矩阵,实现实时推荐。将结果与用户界面结合,呈现个性化推荐。QA 环节Q1:如何解决冷启动问题?...A1:可以引入基于内容的推荐,或使用用户注册时的偏好问卷作为初始数据。Q2:如何减少数据偏见?A2:通过引入权重平衡机制,减少热门项目对推荐结果的过度影响。Q3:推荐结果实时更新如何实现?

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    13个鲜为人知的Kubernetes技巧

    何时使用:对于需要高水平安全合规性的应用程序,如数据库密码、API 密钥或 TLS 证书等需要频繁进行密钥轮换的情况,此功能是不可或缺的。 注意事项:应用程序必须设计为动态读取更新后的密钥。...一些应用程序在启动时缓存密钥,这意味着它们不会识别到更新后的密钥而不重新启动。确保你的应用程序定期检查密钥更新或适当地对变化做出反应。 3....容器,允许你执行命令并检查 Pod 的环境,而不改变其运行状态。...始终使用 Secrets 存储密码、令牌、密钥和其他敏感数据,并注意保护 Secrets 的最佳实践,例如在静态环境中对其进行加密。 10....使用请求和限制进行高效资源管理 技巧:Kubernetes 允许您为 Pod 中的每个容器指定 CPU 和内存(RAM)请求和限制。

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    WatchBog新型变种分析

    阿里云安全部门过去曾对该组织进行过备案。 自上一次发表关于该组织分析报告以来,它已经通过一个新的扩展模块来增加其植入方式,以提高攻击服务器的覆盖率。...从快速视图中可以看到这是一个动态链接ELF可执行文件。分析后发现这实际上是一个Cython-compiled的可执行文件,需要进一步进行分析。 ?...然后二进制文件从Pastebin中检索其C2服务器: ? .onion C2服务器地址以硬编码存储在二进制文件中,并用作后备。...然后,二进制文件为受感染的受害者生成唯一密钥,并在此密钥下向C2发送初始消息。以下图片包含来自SSL / TLS解密流量的样本请求和响应有效payload: ? 对这些数据包通过编码混淆其内容。...我们可以根据函数名称的相似性进行评估: ? 扫描器将尝试从CNC提供的IP列表中查找易受攻击的RDP服务器: ?

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    基于TensorFlow理解三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器

    有时候,我们认为性能比精度更重要,那么我们就可以将 1000 维的数据降至 10 维,从而让我们可以更快地对这些数据进行操作(比如计算距离)。 有时候对降维的需求是真实存在的,而且有很多应用。...你的系统可以使用余弦相似度测量距离,但你需要将其可视化,以便不懂技术的董事会成员也能理解,这些人可能甚至从来没听说过余弦相似度;你会怎么做? 2....让我们绘图,然后看看没有求和部分的公式 (3)。 ? 图 4:没有求和部分的 t-SNE 成本函数 很难看明白这是啥?但我在上面给轴加了名字。 如你所见,这个成本函数是不对称的。...自编码器是一种神经网络,其目标是通过使用比输入节点更少的隐藏节点(在编码器一端)预测输入(训练该网络使其输出尽可能与输入相似),为此该网络需要尽可能多地将信息编码到隐藏节点中。...我们可以看到在偏置中的编码器权重,然后我们可以在下面的 reduce 方法中给该数据降维。

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    10 个 惊艳的 Pythonic 单行代码

    对列表的每个第二个元素求和 # a = [1,2,3,4,5,6] s = sum(a[1::2]) # print(s) >> 12 这里不需要特殊的 reduce 函数,sum只需添加每个给定 iterable...如果你想保留它们或者它们对你来说无关紧要,你可以使用更短的单线: c = list(open('file.txt')) # print(c) >> ['test1\n', 'test2\n', 'test3...for 循环从其他列表动态创建列表。...创建集合 squares = { x**2 for x in range(6) if x < 4 } # print(squares) >> {0, 1, 4, 9} 它与sets相似,除了内联 for...通常你需要一些循环和条件来检查给定的字符串是否是回文。在 Python 中,你只需将字符串与其反向字符串进行比较。除了使用切片运算符[::-1],你还可以使用reverse()函数来反转字符串。

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    10 个 惊艳的 Pythonic 单行代码

    对列表的每个第二个元素求和 # a = [1,2,3,4,5,6] s = sum(a[1::2]) # print(s) >> 12 输出: 这里不需要特殊的 reduce 函数,sum只需添加每个给定...如果你想保留它们或者它们对你来说无关紧要,你可以使用更短的单线: c = list(open('file.txt')) # print(c) >> ['test1\n', 'test2\n', 'test3...for 循环从其他列表动态创建列表。...创建集合 squares = { x**2 for x in range(6) if x < 4 } # print(squares) >> {0, 1, 4, 9} 输出: 它与sets相似,除了内联...通常你需要一些循环和条件来检查给定的字符串是否是回文。在 Python 中,你只需将字符串与其反向字符串进行比较。除了使用切片运算符[::-1],你还可以使用reverse()函数来反转字符串。

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    推荐系统常用算法介绍_基于内容推荐算法

    ,然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。...3)选择合适的物品启动用户的兴趣 用户在登录时对一些物品进行反馈,收集用户对这些物品的兴趣信息,然后给用户推荐那些和这些物品相似的物品。...再比如今日头条:它是在用户通过新浪微博等社交网站登录之后,获取用户的关注列表,并且爬取用户最近参与互动的feed(转发/评论等),对其进行语义分析,从而获取用户的偏好。...在reduce函数中,我们可以把同一类的所有样本求和并且计算出对应的样本数。因此,我们可以得到用于下一轮迭代的新中心。Reduce函数的伪代码见算法3。...基于物品的协同过滤是计算邻居时采用物品本身,基于用户对物品的偏好找到相似的物品,然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。

    2.4K30

    Spring Cloud Gateway 数字签名、URL动态加密就该这样设计!

    加密:使用共享密钥对原始数据进行加密,得到加密后的数据。 传输:将加密后的数据传输给另一方。 解密:接收方使用相同的共享密钥对加密数据进行解密,得到原始数据。...如何对自己的路径传输设定一个数字签名? 上面我们已经聊到了,先使用RSA的方式传递对称密钥,然后之后的请求使用AES来进行加密解密。这样子既保证了安全性也保证了请求的速度。...对称密钥加密: 客户端生成一个随机的对称密钥,然后使用服务器的RSA公钥对这个对称密钥进行加密。 发送加密的对称密钥: 客户端将加密后的对称密钥发送到服务器。...这包括URL的动态加密、请求和响应的加密解密,以及数字签名的验证等。 数字签名: 为了确保数据的完整性和非否认性,客户端和/或服务器可以使用对称密钥来生成和验证数字签名。...URL动态加密: 使用对称密钥对URL进行动态加密,以保护URL中的敏感信息,并防止未经授权的访问。

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    图像分割必备知识点 | Dice损失 理论+代码

    使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...,通常用于计算两个样本的相似度(值范围为 [0, 1])。...其中 表示X和Y集合的交集,|X|和|Y|表示其元素个数,对于分割任务而言,|X|和|Y|表示分割的ground truth和predict_mask。...其中需要注意的是,一半情况下,这个是直接对所有元素求和,当然有对所有元素先平方再求和的做法。总之就这么多,非常的简单好用。不过上面的内容是针对分割二分类的情况,对于多分类的情况和二分类基本相同。...剩下的和二分类的代码基本相同了,先ground truth和预测结果对应元素相乘,然后对相乘的结果求和。就是最后需要对每一个类别和每一个样本都求一次平均就行了。 5 深入探讨Dice,IoU ?

    3.9K20

    代码写得好,Reduce 方法少不了,我用这10例子来加深学习!

    然后在每一次迭代时,返回的值作为下一次迭代的 accumulator 积累值。 今天的这些例子的大多数可能不是问题的理想解决方案,主要的目的是想说介绍如何使用reduce来解决问题。...求和和乘法 // 求和 [3, 5, 4, 3, 6, 2, 3, 4].reduce((a, i) => a + i); // 30 // 有初始化值 [3, 5, 4, 3, 6, 2, 3, 4...map 来遍历数组中的每一项,我们对所有的数组进行还原,并将数组还原成一个字符串。...newkey]){ group[newkey]=[] } group[newkey].push(curP) return group }, []) 复制代码 这里,我们根据 country 对第一个对象数组进行分组...,在每次迭代中,我们检查键是否存在,如果不存在,我们创建一个数组,然后将当前的对象添加到该数组中,并返回组数组。

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    使用图像分割,绕不开的Dice损失:Dice损失理论+代码

    使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...,通常用于计算两个样本的相似度(值范围为 [0, 1])。...使用图像分割,绕不开Dice损失,这个就好比在目标检测中绕不开IoU一样。...其中需要注意的是,一半情况下,这个是直接对所有元素求和,当然有对所有元素先平方再求和的做法。总之就这么多,非常的简单好用。不过上面的内容是针对分割二分类的情况,对于多分类的情况和二分类基本相同。...剩下的和二分类的代码基本相同了,先ground truth和预测结果对应元素相乘,然后对相乘的结果求和。就是最后需要对每一个类别和每一个样本都求一次平均就行了。 5 深入探讨Dice,IoU ?

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    代码写得好,Reduce 方法少不了

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