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s****5 2018-07-10
个性化(二)
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的个性化系统方法和YouTube的深度神经网络个性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化神经网络模型。个性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、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,也将会在个性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
c****2 2018-07-10
个性化(一)
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行,以弥补各自技术的缺点。 近些年来,深度学习在很领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性化系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,以一定程度上处理个性化系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户息、电影息与电影评分的数据集作为个性化的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的得分排序,给用户能感兴趣的电影。
摩****5 2018-07-11
都是防晒
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS
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