随笔分类 - 架构设计类与算法
实时数据如何更高效地整合到召回策略中
摘要：实时数据的高效整合到召回策略中，是提升推荐系统性能的关键。以下是具体的方法和步骤，结合了参考文章中的相关数字和信息： 实时数据流的建立 数据源：首先，明确实时数据的来源，这可能包括用户行为日志、传感器数据、在线交易数据等。数据流处理：使用实时数据处理工具（如Kafka、Flume等）来捕获、传输和存
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如何结合实时数据设计召回策略
摘要：设计推荐系统召回服务时，需要综合考虑多个方面，以确保从海量的候选物品中筛选出用户可能感兴趣的一小部分候选集。以下是一个清晰的推荐系统召回服务设计框架，结合了参考文章中的相关数字和信息：一、设计原则数据支持：任何策略都需要数据的支持。在设计召回服务时，首先要分析用户画像数据、用户行为数据等，以了解用户
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常见用户增长模型
摘要：当谈论常见的用户增长模型时，以下是几种被广泛应用的模型： 1. AARRR模型 定义：AARRR模型由Dave McClure提出，包括五个关键阶段：Acquisition（获取）：吸引用户并让他们知道你的产品或服务。Activation（激活）：让用户开始使用你的产品或服务，并留下积极的初次体验。
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如何评估所选参照体系的可靠性
摘要：在评估所选参照体系的可靠性时，我们可以参考以下步骤和方法，以确保评估过程清晰、系统，并充分利用相关数字和信息进行归纳：明确评估标准：首先，需要明确评估参照体系可靠性的标准。这包括参照体系是否能够准确反映研究对象的特性、是否易于理解和操作、以及是否具有稳定性和一致性等。数据收集与分析：收集与参照体系相
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科学研究如何选择合适的参照体系
摘要：一、明确研究目标 （一）定义研究目标的要素 在科学研究中，定义研究目标是至关重要的一步。一个完整且明确的研究目标通常应该包含以下几个关键要素： 研究对象：研究对象是研究的核心主体，它界定了研究的范围。例如，在医学研究中，研究对象可能是某种特定的疾病患者，如“患有2型糖尿病的中年男性”。研究对象的选择
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Jaccard相似度
摘要：Jaccard相似度（Jaccard Similarity）是一种用于比较有限样本集之间相似性和多样性的统计度量。以下是关于Jaccard相似度的详细解释： 原理与定义 Jaccard相似度基于两个集合中交集的大小与并集大小的比值来评估两个集合的相似度。它不考虑集合中元素的顺序，只关注元素的存在性。
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切比雪夫距离（Chebyshev Distance）
摘要：切比雪夫距离（Chebyshev Distance）是一种在向量空间中常用的度量方式，以下是关于它的详细解释： 原理与定义 原理：切比雪夫距离定义为两个点在各维度上坐标差值的绝对值的最大值。 定义：在数学中，切比雪夫距离（Chebyshev distance）或是L∞度量，是向量空间中的一种度量，两
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曼哈顿距离（Manhattan Distance）
摘要：曼哈顿距离（Manhattan Distance） 原理 曼哈顿距离（Manhattan Distance）也称为城市街区距离，是一种在几何空间中测量两点之间距离的度量方式。它表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 定义 曼哈顿距离是标量空间中两点间各维度差的绝对值之和。在二维空间中，曼哈顿距离可
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汉明距离（Hamming Distance）
摘要：原理 汉明距离（Hamming Distance）是用于衡量两个等长字符串（在数据通信中通常是二进制串）之间差异程度的一个度量。它计算的是两个字符串在相同位置上不同字符（或比特）的数量。 定义 汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，在信息论中，它表示两个等长字符串在对应位置上不同字符的个数。
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欧氏距离（Euclidean Distance）
摘要：原理 欧氏距离（Euclidean Distance）是一种在多维空间中测量两个点之间“直线”距离的方法。这种距离的计算基于欧几里得几何中两点之间的距离公式，通过计算两点在各个维度上的差的平方和，然后取平方根得到。 定义 欧氏距离是指n维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的
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皮尔逊相关系数
摘要：皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。其值域在-1到1之间，其中： 当皮尔逊相关系数为1时，表示两个变量完全正相关。 当皮尔逊相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关。 当皮尔逊相关系数为0时，表示两个变量没
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常见计算用户之间的相似度方法有哪些？
摘要：模型计算用户之间的相似度方法在多个领域有着广泛应用，以下是对几种常见方法的详细描述： 1. 余弦相似度（Cosine Similarity） 起源余弦相似度起源于向量空间模型，用于衡量两个向量之间的夹角大小，从而判断它们的相似程度。原理余弦相似度通过计算两个向量夹角的余弦值来衡量它们之间的相似性。夹
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推荐模型是如何学习到用户和物品之间的复杂关系？
摘要：模型学习用户和物品之间的复杂关系主要基于各种机器学习和数据挖掘技术，特别是那些用于处理推荐系统的技术。以下是几种常见的原理和方法： 协同过滤（Collaborative Filtering） 基于用户的协同过滤：这种方法通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，并推荐这些相似用户喜欢的物品给目标用户。模
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评分数据稀疏影响推荐准确性及可用性
摘要：个性化推荐需要大量的用户和物品数据作为模型的输入，但是用户和物品数据通常是非常稀疏的，这就导致了模型的准确性和可用性受到限制。这主要是因为以下几个原因：为什么用户和物品数据是稀疏的？ 巨大的数据空间 假设我们有一个电商平台，有数百万种商品和数千万用户。理论上，每个用户都可能对每种商品有评分或购买记录
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余弦相似度简单介绍
摘要：余弦相似度原理 余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的相似性。 定义 余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。余弦值越接近1，夹角越小，说明两个向量越相似；
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逆向思维思维模型
摘要：原理 逆向思维的工作原理基于以下几个方面： 反转视角：要求我们从与传统观点相反的角度看待问题，通过反转问题的方向、目标或假设，打破常规的思维模式，发现新的可能性和解决方案。 质疑假设：鼓励我们对既定的假设和前提提出质疑，挑战我们所接受的常规观念和限制，并促使我们思考为什么这些假设是正确的，是否存在其
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常用的搜索算法之迷宫求解问题
摘要：概述 迷宫求解问题是一个经典的图搜索问题，它涉及在给定的迷宫地图中找到一条从起点到终点的路径，同时需要避免遇到障碍物（通常是墙壁）。迷宫可以由二维网格表示，其中每个网格可以是一个可通过的空地、一个障碍物（墙壁）或特殊点（如起点和终点），使用数据结构（如队列、栈或优先队列）来跟踪已访问和待访问的节点。
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常用的搜索算法之深度优先搜索
摘要：深度优先搜索（DFS）原理 深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这个过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上
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常用的搜索算法之DFS和BFS的区别是什么
摘要：DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）是两种用于遍历或搜索树或图的算法，它们之间存在一些关键的区别： 1. 搜索策略 DFS：尽可能深地搜索图的分支。当节点v的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。 BFS：从根（或某个任意节点）开始访问，并探索最近邻的节点。如果所有
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哈希函数值如何还原
摘要：哈希函数值还原是一个复杂且通常不可行的任务，因为哈希函数的设计初衷就是单向的，即只能从原始数据生成哈希值，而不能从哈希值逆向还原出原始数据。不过，虽然直接逆向哈希函数是不可能的，但我们可以尝试通过一些方法来“猜测”或“恢复”原始数据，但这并不是真正的还原过程，而更像是一种破解或猜测。以下是一些可能的
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