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s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
文本卷积经网络(CNN) 卷积经网络经常用来处理具有类似网格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维网格的像素点,自然语言可以视为一维的词序列。卷积经网络可以提取多种局部特征,并对其进行组合抽象得到更高级的特征表示。实验表明,卷积经网络能高效地对图像及文本问题进行建模处理。 卷积经网络主要由卷积(convolution)和池化(pooling)操作构成,其应用及组合方式灵活多变,种类繁多。本结我们以如图3所示的网络进行讲解: 图3. 卷积经网络文本分类模型 假设待处理句子的长度为nn,其中第ii个词的词向量为xi∈ℝkxi∈Rk,kk为维度大。 首先,进行词向量的拼接操作:将每hh个词拼接起来形成一个大为hh的词窗口,记为xi:i+h−1xi:i+h−1,它表示词序列xi,xi+1,…,xi+h−1xi,xi+1,…,xi+h−1的拼接,其中,ii表示词窗口中第一个词在整个句子中的位置,取值范围从11到n−h+1n−h+1,xi:i+h−1∈ℝhkxi:i+h−1∈Rhk。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除百度的浏览都能正常使用评论功能。而这个百度就是不让网站显示评论。广蔽功能关闭就正常了。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很可控范围内迭代,的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
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