智能推荐应用 | 粗精迁移排序算法

p>publicstaticvoidtrain

{

for( intiter = 0; iter

for( intiter_rand = 0; iter_rand

// 随机调制一个(u,i,r_ui)简而言之

intrand_case = ( int) Math. floor(Math.random * num_train_target);

intuserID = indexUserTrain[rand_case];

intitemID = indexItemTrain[rand_case];

floatrating = ratingTrain[rand_case];

// 计算出来资料统计分析不等式和数量级

floatpred = 0;

floaterr = 0;

for( intf = 0; f

pred += U[userID][f] * V[itemID][f];

}

pred += g_avg + biasU[userID] + biasV[itemID];

err = rating - pred;

}

}

}

第三过渡阶段换用独有的BPR解法，可以参考第一过渡阶段的编码借助。

比如说讲解

智能化引荐种系统

往期回顾

智能化引荐种系统

智能化引荐新科技——引荐种系统特指资料集和验证方法

下期第一集

智能化引荐种系统

智能化引荐新科技——粗精迁往选取解法

智能化引荐新科技——偏爱感受迁往自学解法

智能化引荐新科技——RIB解法

03

参考书籍

《智能化引荐新科技》

作者：潘微科 明仲 林晶

定价：69.8元

概要简介

本书描绘出电子商务、信息等众多仅仅应用背后的API，即智能化引荐新科技，种系统介绍定格和前沿新科技，包括基于邻域、矩阵生成、尺度自学、迁往自学、联邦政府自学等的仿真方法和引荐解法。

本书描绘出其他用户道德上资料的仿真疑问秘密组织概要，补遗共分6外：

第1外（第1章）为背景和系统化；

第2外（第2～4章）为单道德上引荐，是指仅对一种显式反馈（如评价）或一种隐式反馈（如点击）资料来进行仿真；

第3外（第5～6章）为多道德上引荐，是指同时再考虑点击和转售等构成多种道德上的资料；

第4外（第7～8章）为序列引荐，是指同时关心其他用户道德上和这些道德上的先后顺序；

第5外（第9～10章）为联邦政府引荐，愈发关心其他用户道德上中都的个人隐私和资料安全疑问；

第6外（第11章）为总结与展望。补遗综合梳理了多个智能化引荐疑问和相关新科技，统计分析了方法的长处和内在联系，并在每章之前时给予了详细的注释和有系统性的习题。

本书可以作为计算出来机科学与新科技、软件工程等相关专业的大学本科和的学生本科生的读物，也可以作为引荐种系统技师的参考手册。

04

难忘引荐

微信小程序游戏整合│猜十六进制的游戏（附整合人员+片段）

Flink程序员系统化│Scala程序员初级实践中

Flink程序员系统化│FlinkCEP程序员实践中

Flink程序员系统化│DataStream API程序员实践中

Flink程序员系统化│DataSet API程序员实践中

数 据统计分析新武器│客户价值统计分析

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科研人员新武器│时间序列资料统计分析

科研人员新武器│KaggleTitanic生存资料统计分析

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