智能推荐算法实现方式
今天我来给你们介绍一下智能推荐系统，它是一种非常有用的人工智能技术，可以帮助我们发现我们可能感兴趣的事物。智能推荐系统是一种基于机器学习和数据分析的技术，它可以根据我们的兴趣、历史、行为和偏好， 推荐给我们可能感兴趣的信息产品、音乐、电影等等。例如，当你在视频网站上观看了一部科幻电影， 智能推荐系统会根据你的观影记录，推荐给你其他与科幻电影相关的电影或电视剧。智能推荐系统的工作原理其实很简单，当你使用一个智能推荐系统时， 他会记录你的行为数据，比如你点击了哪些链接，浏览了哪些页面，搜索了哪些内容等等。然后系统会分析这些数据，了解你的兴趣和偏好， 根据这些信息来推荐给你相关的内容。智能推荐系统有很多应用场景，例如电子商务、音乐、电影、社交、网络、新闻等等。在电子商务中，智能推荐系统可以根据你的浏览和购买历史， 推荐给你可能感兴趣的商品。在音乐和电影领域，智能推荐系统可以根据你的听歌或观影记录，推荐给你与你喜欢的歌曲或电影相似的内容。当然，智能推荐系统也存在一些问题，例如，如果我们一直只接受系统推荐的内容， 可能会导致我们陷入信息过滤泡泡中，错失其他有趣的事物。因此，我们应该保持开放的心态，多尝试一些新的事物，避免被推荐算法局限。总之，智能推荐系统是一种非常有用的人工智能技术，它可以帮助我们 发现可能感兴趣的内容，并且让我们的生活更加便利和智能化。谢谢大家收看这个视频，如果你觉得这个视频有帮助，请给我点赞和评论，同时也请不要忘记关注我的频道，以便在未来获得更多的有趣内容。感谢大家，么么哒！
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02:10查看AI文稿AI文稿通常来说可分为三种方法。第一种，其余人的推荐方法，专业术语叫做协同过滤，简单来讲就是你的朋友喜欢的内容你也可能喜欢。 比如你在今日头条上关注了你的好友，推荐算法会根据好友的浏览内容，把好友感兴趣的内容推荐给你。第二种，基于内容的推荐方法。这种方法则是在匹配内容的相似性， 简单来说就是跟你喜欢的内容相似的内容，你可能也会喜欢。比如你在今日头条上认真读了一篇重庆小面的做法，而宜宾燃面和重庆小面较为相似，算法就可能推荐宜宾燃面烹饪食谱给你。 第三种，混合推荐方法。这种推荐算法综合考虑用户内容特征等维度信息特征则包括内容的特征，例如文章的关键词、主题等。 特征也包括你所处的环境特征，例如地理位置、时间点等。由于知识图谱的结构化特征，其本身是对物理世界的一种符号表达，可以对我们所处的现实世界进行客观解释， 使用者在接收到推荐内容时并不会产生困惑，反而可以沿着知识图谱的脉络进一步探索认知边界。我猜你或许会疑问，长期精油算法来推荐信息，如会不会丧失信息乃至观点的多元性呢？在学者 看来，这种现象的形成并不是件容易的事，他必须满足三个必要条件，人的信任单一，人的喜好不变，推荐的内容始终单一。 而在现实世界中，唯一不变的就是变化，人们的兴趣、爱好、信息渠道都在不断改变。这就好像一个人很喜欢吃面，吃过大江南北各式各样的面，那么他是否会因为太爱吃面导致营养不均衡呢？
14:31查看AI文稿AI文稿大家好，今天我给大家介绍的主题是基于知识的推荐与综合推荐算法。我是海滨的周游， 这一节我们来了解一下基于知识的推荐算法。前面几节我们介绍了协同过滤和基于内容的推荐算法，这些算法适合于日常生活中经常消费的物品的推荐，比如说我们平时的穿衣、吃饭、阅读与 娱乐，这都是日常生活中非常高品的一些消费品。这些消费品的话，我们就可以采用协同顾虑和基于内容的推荐算法来进行推荐。 而基于知识的推荐系统呢，是基于关于各种物品属性、用户偏好以及推荐准则及在哪种情况下应该推荐哪种物品的一些显示的知识来进行的推荐。基于知识的推荐系统适用于不经常购买的物品的推荐，比如住房、汽车、 旅游景点以及投资理财产品等等。对于这些物品，用户的要求是非常的多，而且物品本身的属性也很复杂， 需要一些专业知识才能够完成这个推荐。而且这些物品用户购买频次相对较低，难以积累足够的评分数据，也无法直接通过物品的内容来进行推荐。此时我们需要针对用户的个性化需求，基于专业知识来精准推荐用户想要的物品。 基于知识的推荐可以转化为一个约束满足问题来求解，也就是给定物品的属性，根据用户的一系列的要求或者说约束来过滤符合要求的物品， 约束满足问题。 csp 可以用三元组 vdc 来描述微是有限个变量的集合， d 是与每个集合相关的有限的域及每个变量可取的值。 c 是一个约束的集， 他限制变量能够同时取得值的组合。 csp 的一个解就是对微中的每个变量负值，使得所有的约束都能满足。下面我们来看一个实际的例子，这是著名的八皇后问题，在一个八乘八的棋盘上面，我们要放置八个皇后，这以变量的结合就是 a、 abcd 到 h 这八个字母，这每一个并量可取的值就是一、二、三、四、五、六、七、八这八个数字。但是呢，这个并量的取值要满足三个约束条件，也就是任何的两个皇后 不能在同一行，也不能在同一列，而且他们不能处于颜色相同的同一个斜线上面。当 a 取之为一的时候， b 的取值就受到了比较大的限制，他不能取一，也不能取二，因为取二的时候他在一个斜线上面，所以他只能取三道班 之间的值，这里他取的是五，以此类推，我们可以得到其他的字母能够取得值。这里是八皇后问题的一个可行的解。这就是一个典型的 csb 问题，我们通过搜索能够满足所有约束的这样的一个解空间， 然后来求得一个最终的结。下面我们来看一下基于知识的推荐算法的视力，也就是一个手机的推荐问题，这里我们列出了一个视力的手机产品库，这个产品库给出了 csp 问题 vdc 中的微和 低，这里微就等于品牌价格、 cpu 型号、 cpu 频率、运行内存以及电池容量等等手机的一些属性，而这个低的话，实际上就是每一个属性下面的 可能的取值，别说品牌，可以是苹果红米，红米或者说荣耀 vivo 一家价格的话 可以取五百九十九到六千七百九十九，乃至六千九百九十九这样的一个范围。 cpu 型号的话，也包括这个骁龙的各种各样的一些型号，以及苹果的 a 十五。通过这些属性和这些属性能够取得值，我们就获得了关于物品的一些知识， 但是光有关于物品的知识是不够的，我们还需要一些其他的知识，比如说这个 vc， 也就是可能的客户的要求以及他的取值，比如说这个客户的最大价格的范围可以在零到两万之间，然后 客户购买这个手机的运途包括刷视频、手机游戏、高清自拍、摄影等等。此外我们也具有了关于产品的属性和他的取值的一些知识。当然我们还有一些约束，比如说用户的要求以及对应的产品的属性。当用户购买手机的运途是玩手机游戏的时候， 那就要求手机的运行内存必须大于等于四 g， 且 cpu 频率大于等于二点三集合资。当用户购买手机的用途是高清自拍的时候，那么前摄像素就要大于等于一千二百万。这些知识使得在给定用户的用途的时候，我们就能筛选出符合条件的手机。 而且用户的要求之间呢也必须有一定的兼容性，比如说你要用手机来玩手机游戏，那么你的最大的价格就要大于一千以上。 此外还有产品约束，一组产品的属性构成了一个产品，比如说这个型号等于苹果 iphone 十三，价格等于六七九九。通过对每一个属性复制，我们就得到一个特殊的一个产品， 最后我们需要输入客户的要求，这里我们假设客户所能接受的最大的价格是五千，而且他的运途是用来进行摄影，根据这两个条件我们就可 结合这个手机产品库来进行产品的过滤和推荐，用户的最大价格是五千，那这 这样的话，呃，这个超过五千的价格的手机就被排除掉了，然后剩下的就是中间这些手机，而且用户的用途是用来进行摄影，那这要求后摄的主摄像素必须要尽可能的高，这样我们筛选出小米 mix4 和人要六十，他们的后摄主像素都是比较高的，但 是呢原样六十的 cpu 频率比较低，所以综合来讲的话，小米 max 四它的价格是可接受的，而且它的配置相对比较高，这个最符合用户的需求。 最终的推荐结果就是小米的 max 四，这就是基于知识的推荐算法的一个视力，基于知识的推荐算法一般要通过界面交互的方式输入用户的要求，然后再根据这个要求过滤出 符合条件的产品的列表。这里是一个电商网站上过滤手机的一个界面，这里我们可以勾选某一个品牌，然后来 只看这一个品牌的手机，或者说在一些属性上面进行一定的勾选，不断的缩小我们的手机的一个查找范围。这里我们点击华为手机就会得到下面的一个结果， 这下面展示的就只有华为的手机，下面我们来总结一下推荐系统的方式，推荐系统可以使用的数据包括用户信息、物品的特征、行为数据以及知识模型。利用这些信息经过一个推荐系统的主见，最终就可以输出一个物品的列表， 这个列表里面每一个物品都会有一个推荐的分数，然后根据这个分数可以从大到小进行排名，得到物品的一个排序。当这个推荐系统组件是协同过滤的时候， 他只需要使用用户信息和行为数据就可以完成整个推荐的过程。而当这个组件是基于内容的推荐的时候，他只要使用用户信息和物品特征就能完成整个推荐的过程。当使用的是基于知识的推荐的时候，还需要增加一些额外的知识模型， 能很好的完成这个推荐。而现实生活中的推荐系统会综合许多的推荐算法来得到最终的推荐结果。 下面我们来了解一下综合推荐算法的方式。第一种是单体设计，在单体设计里边，各个只推荐算法他们有机的结合起来，形成一个最终的综合的推荐算法。 比如说在基于内容的推荐算法中，他除了计算内容的相似度之外呢，还会通过这个行为的数据来确定物品之间的相似度，最后这些相似度都会在这个综合推荐算法中进行一个融合，从 得到最终的一个推荐的输出。综合推荐算法的第二种方式是变形设计，在变形设计方式里边呢， 个个只推荐算法他的输入是一样的，而且他们会各自独立的运行，并且生成独立的推荐的列表，各个推荐算法输出的结果进行组合，形成最终的一个推荐级。那这些推荐算法的结果进行组合的方法有哪一些呢？ 第一种就是加权，我们不同的算法得出的结果，通过一定的加权的机制得到最终的一个推荐。第二种方法是混合方法，我们把不同的算法的推荐结果混合在一起 中输出。第三种是切换，在不同的时候，我们切换使用不同算法的推荐结果。综合推荐算法方式的。第三种是管道式的设计，在管道式设计里边，一个推荐算法的输出会成为下一个推荐算法的输 的一部分。推荐系统中常见的召回从排技术就是管道式设计的一种，在召回从排技术里边，后边的这个推荐算法对前面的推荐算法的结果进行一个精选，最终给出这个结果表。 比如说用户输入一定的条件，对物品进行一个初步的筛选，然后的话再利用协同过滤或者基于内容的推荐算法对筛选过的物品进行一个推荐，从而输出最终的推荐结果。 前面我们介绍了各种各样的推荐系统的算法，但不管什么样的推荐算法，我们都需要有一套比较客观的标准来对推荐算法的效果进行衡量。 第一个衡量的标准是准确度，准确度衡量的是推荐算法在评分举针的测试纸集上的准确度及推荐评分与实际评分之间的差距。常见指标有均方误差 ms 一、平均绝对值误差 ma 一等。第二个指 是覆盖度，覆盖度又分为用户的覆盖度和物品的覆盖度。用户覆盖度衡量至少可以给出 k 个物品的用户的比例，而物品覆盖度呢，衡量至少可以推荐给 k 个用户的物品的比例。 第三个指标是多样性，多样性合理呢是推荐给用户的物品之间的差异的程度。多样性意味着在一个推荐列表里边给出的推荐物品应该尽可能的多样化。 比如说电影的推荐，如果只是推荐同一个导演的或者是同类型的电影，那多样性就是不够的。第四个指标是新颖度，新颖度衡量推荐出用户自己不知道或者未见过的物品的可能性。第五种是惊喜度。 清洗度衡量的是这个推荐结果给人的清洗的程度。新颖度只需要用户之前没有意识到被推荐的物品，而清洗度是比新颖性更强的条件。 推荐要做到惊喜，必须是出人意料的。这个多样性与新颖性以及惊喜度，他们三个的关系是很大的。更好的多样性可以共同提升推荐结果的新颖度和惊喜度，也能提高物品的空间的覆盖度。 六个指标是稳定性。稳定性衡量推荐结果受到推荐攻击时，或者是数据模式随时间发生变化时，推荐结果的稳定性。最后一个指标是扩展性，扩展性要求推荐系统在面对大量数据的时候也要能够有效的应对。扩展性可以从训练时间、预测时间、内存要求等多个角度来进行衡量。 我们虽然有这么多指标，但是想同时优化这些指标难度是很大的。通常我们的算法可能准确度比较高，但是呢，做多样性就会比较弱。另外一方面，如果你的覆盖度高，多样性呢，就会强一点。而对于这个准确度高，多样性弱的 一个算法来说，他的稳定性、扩展性相对也会好一些。而这个覆盖度高，多样性强的算法，他在多样性、吸引性和精细度方面也会表现更好。所以我们需要根据实际的需求来设计算法，优先保证我们比较重视的一些指标的优化。下面我们来了解一下一个综合推荐算法。 大奖赛案例，奈菲 nesflax， 他是一家会员订阅制的流媒体播放平台，总部位于美国加利福利 亚洲诺斯盖图，成立于一九九七年。二零零六年十月份，奈菲公开了有拥护产生的一亿个评分， 也就是四十八万用户对一万七千多部电影的评价，启动了奈菲大奖赛。这个竞赛的目标是将军方跟误查，也就是 rms 一相对现有的推荐算法，谁能卖起降低百分之十。对于第一支达到这个目标的团队，将奖励一百万美元。 但是一年以后，并没有团队完成百分之十的目标。尽管如此，内费还是把年度进步奖给予了 atm 的 t 实验的科表团队，他们取得了百分之八点四三的 rms 一的下降。科表团队呢，使用了多个模型来取长不断。他们使用的模型包括 k 精灵方法 及基于物品的协同过滤，这个方法可以捕捉电影之间的局部的关系。另外一方面，他们也使用了 svd 受限波尔增胖机等潜在因子模型，这些模型在估计与所有电影相关的整体结构方面是非常有效的。此 此外，他们也采取了一系列的技巧来改进最终的推荐效果。这些技巧包括使用评分以外的信息，比如说估计某个用户会评价哪些电影，而会如何评价这些电影。这有助于挑选出用户愿意给出评价的电影。极限预估您一直是否评分，在预估 具体的评分值一到五分。第二个技巧是通过最小二乘法去学习出对相邻电影评分加权的这个权重。第三种是对参数进行正则化。正式同时运用了这么多的算法和技巧，才取得了一个比较好的结果。在二零零九年九月二十一日， 一个由工程师和统计学家组成的七人团队夺得了这个大奖，拿到了那张百万美元的支票。近些年，推荐系统又出现了一些新的发展趋势。第一个趋势是基于深度学习的推荐算法。比如说在 google play 营运商店上的 app 推荐中使用的 wide deep 算法。在 wide deep 算法里边，他 同时使用的这个线性的模型和深度的模型，在输出层的话，会综合这个线性模型和深度模型的结果进行最后的推荐结果的输出。后来又出现了 dpfm， 也就是深度因子分解机、 nzf 神经 网络、协同过滤 dim、 深度兴趣网络等等一系列的基于深度学习的推荐算法。第二个趋势是基于知识图谱进行推荐。这种推荐算法利用用户和物品之间的复杂 的观点关系来获取更好的推荐结果。这是一个基于知识图谱进行电影推荐的一个例子，一个用户他观看了今年十三才、星际穿越、黑暗骑士这三部电影， 然后我们要基于这个来进行推荐。但是我们知道这些电影背后其实包含了很多的知识，比如说这个精灵十三寨和海洋骑士的主演都是这个贝尔，然后贝尔和这个斯加利也是有合作的。 此外，心机穿越和黑暗骑士的导演都是诺兰，基于这一些知识，我们就可以进行一些关联推荐。比如说漫威复仇者，他的主演是斯加利，同时他也是属于科幻电影。此外的话，致命魔术这位 电影的导演也是诺楠。基于背后的这些知识，我们把这两部电影推荐给这个用户，有可能获得比较好的推荐结果。 基于深度学习的推荐算法和基于知识图谱的推荐算法，我们将在后面进行深入的探讨。以下是本节内容参考的几本书，感兴趣的朋友可以下载下来阅读一下。以上是今天的全部内容，谢谢大家。
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01:14查看AI文稿AI文稿抖音的智能推荐系统是一种基于算法的推荐机制，只在将视频内容精准的推送给感兴趣的用户。这个系统涵盖了多个维度，包括用户特征、内容特征和环境特征。用户特征包括用户的兴趣、职业、年龄、性别等信息， 这些信息有助于抖音了解用户的喜好和需求，从而更好地推荐相关内容。内容特征主要是指视频内容的标签，包括类别、 领域、播放量、评论数、转发数等。这些标签可以帮助抖音了解视频的特点和优势，从而将其推送给更合适的用户。环境特征则是指用户所处的环境和场合， 比如用户在哪里，处于什么场合，是在工作还是在旅游等。这些信息有助于抖音判断用户的情境和需求，从而更精准的推荐相关内容。当用户在抖音上浏览视频时，智能推荐系统会根据 用户特征、内容特征和环境特征等多个维度进行分析和匹配，然后将最符合用户兴趣的视频内容推荐给用户。这个过程是实时的，并且会根据用户的反馈和行为不断进行调整和优化，以提供更精准的推荐。以上就是抖音智能推荐系统的详细介绍， 如果你想做一个自己的爆款抖音账号，可以关注我，下期给大家讲解一下抖音的初始流量池是如何运作的。
13骆哥教短视频运营
04:00查看AI文稿AI文稿hi， 大家好，这里是来自数据智能社区的 hopper， 那给大家介绍完了记忆内容的推荐算法的内容呢？那从这个视频开始，我们就开始给大家介绍协同过滤的算法了。那首先给大家讲一讲协同过滤算法的思想和算法原理。 从字面上理解，协同过滤包括协同和过滤两个操作。那所谓的协同呢，就是利用群体的行为来做决策。 生物上有一种协同进化的说法，也就是通过协同的作用，让群体逐步进化到更适应环境的状态。对于推荐系统来说呢，基于用户的持续协同操作，给用户的推荐会越来越准确。 而过滤就是从可行的决策方案中将用户喜欢的方案找出来的过程。那具体来说，协同过滤的思路就是通过群体的行为来找到某种相似性，也就是用户之间的相似性，或者 说标的物之间的相似性，然后通过该相似性来为用户做推荐。因此前通过利用了两个非常朴素的自然哲学思想，也就是群体的智慧和相似的物体具备相似的性质，那群体的智慧从数学上讲，应该满足一定的统计学规律，是一种朝平衡稳定态发展动态过程 越相似的物体，其化学及物理组成越一致，当然表现的外在特性也会更相似。那虽然这两个思想很简单，也很容易，但正是因为思想很朴素，价值呢反而更大。然后协同过滤算法的原理也比较简单，并且效果不错，也非常容易工程实现。 那协同过滤呢？分为基于用户的协同过滤和用于标的物的协同过滤这两类算法，这两类算法的核心呢，是很朴素的物以类聚，人以群分的思想，那关于这 这个思想呢，大家可以参考这本书的第二章的内容，我在之前也详细说过了，这就不再赘述了。那在真实的业务场景中，用户数和标定物数一般都是很大的，而每个用户只会操作有限的标定物，所以用户行为矩阵呢，是稀疏矩阵。 正因为矩阵是稀疏的，所以进行相似度计算以及为用户做推荐会更加简单一点。那相似度的计算呢，可以采用余弦相似度的算法，也就是计算两个向量 v 一 v 二之间的相似度。 那知道了如何来计算用户或者标的物之间的相似度呢？下面我们就来讲一讲如何为用户做个性化的推荐。 对于基于用户的协同规律来说，我们可以将该用户最相似的用户喜欢的标的五推荐给该用户，那用户 u 对标的五 s 的喜好度呢？就可以采用这个公式来计算，其中大 u 是与该用户最相 相似的用户的集合，那 school u i s 是用户 u i 对标题物 s 的喜好度，那 same u u i 是用户 u i 与用户 u 的相似度，那有了用户对每个标题物的评分，基于评分降许排列，就可以取评分最大的 top n 的标题物推荐给用户了。 那类似的基于标地物的协同过滤呢，就是将用户操作过的标地物最相似的标地物推荐给用户，那用户 u 对标地物 s 的喜好度可以采用这个公式来计算，那其中大 s 是所有用户操作过的标地物的列表， score u s i 是用户 u 对标地物 s i 的喜好度， 那 sim s i s 是标的五， s i 与 s 的相似度有了用户对每个标的物的评分，基于评分的降序排列，就可以取相似度最大的 top n 标的五推荐给用户了。 可见协同过滤算法的思路呢，非常直观，计算公式也相对简单一点，并且易于分布式的实现。同时该算法也不依赖于用户及其他的标的物的 mate data 信息。那这类算法呢，被 netflix、 亚马逊等大的互联网公司证明效果非常好， 能够为用户提供吸引性内容，所以一直以来呢，都在工业界有着非常广泛的应用。好，那我们这期视频就先到这里啦，大家可以上京东或者当当购买我们数据智能创始人刘强写的这一本 构建企业级推荐系统算法工程实现与案例分析，我们的视频内容也正是来源于这本书的。那我们下期再见啦！
![基于Python的协同推荐算法的电影推荐系统
系统采用python语言开发，mysql数据库，Djangon框架，协同过滤算法实现。
（1）基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法是协同过滤算法体系中应用最多的算法[25]，它们往往被混合起来使用。基于用户的协同过滤算法在系统面临新项目冷启动问题时，受到的影响较小，这是因为基于用户的协同过滤算法会通过计算找出近邻用户，参考近邻用户的偏好度，为当前用户推荐项目[26]。相反，基于项目的协同过滤算法在系统面临新用户冷启动问题时，受到的影响较小，这是因为基于项目的协同过滤推荐算法会通过计算出近邻项目，为当前用户推荐项目。如果同时出现新用户冷启动和新项目冷气问题，参考最新电影榜单、热门电影榜单和用户标签。
（2）用户浏览记录矩阵和用户下载记录矩阵式是为了防止数据稀疏问题而设计。在实际应用中，有很多用户对电影的打分比较随意，或者根本很少对电影打分，这对系统进行电影个性化推荐产生很大的影响。为了解决该问题，系统收集用户浏览项目的信息和用户下载项目的信息，最终形成用户浏览记录矩阵和用户下载记录矩阵。这些数据相对评分数据更容易获得，也能够在一定程度上代表用户的偏好属性，这对减少数据稀疏问题有很大帮助。](https://p3-pc-sign.douyinpic.com/tos-cn-p-0015/0206426d28fb476db47eaa392043acd7~tplv-dy-resize-origshort-autoq-75:330.jpeg?lk3s=138a59ce&x-expires=2099570400&x-signature=nOx2HeKSV441Gf8Plh4WAXd0aJA%3D&from=327834062&s=PackSourceEnum_AWEME_DETAIL&se=false&sc=cover&biz_tag=pcweb_cover&l=202607162253196C882C80C09188B20ABB)
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05:38查看AI文稿AI文稿大家好，欢迎收看今天的新年建筑疗效课堂，我是主持人徐宇我是主持人七号。今天我们将带大家简单的了解一下推荐算法。 推荐算法和简称算法，他是通过一些数学运算推测出用户很喜欢的东西。应用推荐算法比较好的地方主要是网络， 简单来说，它的原理通过识别于我们的性别、年龄段、喜好、个人特征给用户挂像，然后推送五个新特征编号内容，带上一起浏览、点赞、评论、转发等数据特征，强化发现信息，进行进行 更加准确的推送。是的，在大数据时代，今天推荐算法的由于我们日常生活当中，在我们生活的方方面面都有 营销，他们就像具体一种，我们对我们鸟人指导，有时候甚至比我们还更懂我们自己，这种事跟自己了解会给我们带来好处，当然会带来一定的不高的影响。而近日双十一带来的网络红潮，会将最最小的老化体现的淋漓尽致，下面我们一起来看看发生在空气之前的真实世界。 哎，双十一快到了，我是不是得买点东西啊，我最近好像得买个眉笔了。眉笔？ 咦，这个眉笔不错呀，就就这个吧，下单了，嗯，还要买点什么东西呢？东西没事哎， 对呀，我下学期还要考专四，我是不是得买点专四的书？嗯，我看看我买过啥呀， 真题我买过，作文也买过。那就词汇吧。词汇， 哎，不对，词汇好像买过哎，嗯，就买一个阅读吧。哎呀，赶紧给我推荐一个阅读，哎，就这个了，下单了。 通过这位同学的视频，我们可以了解到推荐算法和根据我们需求帮助，不过是不符合我们兴趣爱好的内容，这是我们很需要的内容。 大佬将给我们过去星期的时间。另一方面，基于所在算法的星期推送四大成都书法的媒体通过者的压迫和压力，而且基于算法的个性团队机制，有对这些社交媒体对价格进攻组实现一种双向动作，推荐算法在带来面积的同时也带来很麻烦。接下来 让我们来看看下午我们学校发生的事情。嗯，这个好看， 这个也不错。嗯，这个也好看。哎，好多好看的东西啊。这个淘宝给我推荐那么多好的，双十一都要拿下来算一下难题。嗯， 摘下来大概能见。 嗯，你这一百二十块钱简直太值了，来看看。那你明就双十一了，我还没想好买啥，你想好了吗？你怎么那么不伤心呢，我都已经提前两个晚上花了好几个小时，算好没减了，我看看。好家伙，这算下来将近两千块钱，那你下个月可要吃土了。 那可没事，为了美丽，我下个月就少喝几杯奶茶，少吃几顿饭，我觉得很值。一年就一次吗？哼，好家伙， 哎，干嘛呢，走，下楼吃饭我就不去了吧。咋的了？哎，双十一不该冲动消费，我现在只有把每天的开销控制在十块钱以内，我才能坚持到月底。 哎，这可怎么办呀？好家伙，我就说吧，你下次可别干这事了，走，我请你吃饭去。等会过去。通过这位同学故事，我们可以看到科学校长给我们带来的困扰，让这位同学在幻想和我同志 最终将一件新作品加入购物，购车后物品单一，不断向他推荐，门将关的部门领导百度把八个商品在算好的预约下不断的进入他的税协中， 但最终没有客户消费的欲望。咱们推荐大家推商品购物当中，而且他反应过来时之后可以调理消失，不告诉我不决策法，有时候会投入我们双眼和平台的向我推荐与之相关，并且具有相互信任的能力。你们关注的信息领域会习惯性的会积累兴趣爱好和吸引力， 从而更新的生活致物于台阶一般的逐渐劳动，从而深入心思情况，很难以看到其他的东西，而这也是一面白发。 总的来说，推荐算法有好有坏，人性好坏的体现，关键在于你们如何去利用好吗？ 是的，大部分空的作用其实是由于我们是被动的接受者，不过我们能主动的去观察或者是维度去聆听作品想法，那么他其实对生活的不影响是小的。对的，我们应该做推荐算法的价值，咱们是成为推荐算法行业。 第一，要建立科学合理的算法推荐模型，不仅关注信息内容来源自媒体信用的客观要素，还要注意用户浏览历史、社交圈、评论量等主观要素，避免机械算法和个人性质的双重过滤，承担起一定社会责任，不持流量至上的态度，满足受众对于客观世界的信息需求。 第二，提供好人工把关和机械审核的关系。修心技术并不意味着人工推送和内容审核全面推出，二者要相互协作，形成互补，更好的为用户描绘现实世界的途径。用户方面，首先受众 提高媒介素养，不仅要有意识的接受多元化的信息，抵制过度娱乐化的内容，还要提高对各种媒介信息的批判能力。最后， 我们每个人都应该认识到，在技术与人的博弈之中，人始终是占领主导地位的，因为对于媒体呈现的途径的结果，终究还是建立在人的判断分析能力上。要扭转强技术与弱公民的不平衡，根本上是要突出人在技术社会革新中的主动和能动作用。经营手人的价值，只有多方协作能使技术直至服务于人。 好了，我们今天在小门口，就到这里结束了，那我们下次再见。
38DUT新媒介素养
01:22查看AI文稿AI文稿我是一名算法工程师，俗称人工智能程序员，做这个栏目是分享人工智能算法领域的专业知识，回答一些对人工智能有好奇心的小伙伴的问题。就在你现在看到我的片刻之前。短视频的推荐算法在整个执行过程中，会从大数据云和你我的手机里提取几百万个特征因素， 这些特征因素包括大家耳熟能详的完播率、点赞率、评论数和转发数。在实际的算法应用中，不会使用种子播放时长，而是使用日月周年内的平均的和种子播放时长。这是因为无极限增长的数值性特征不会在推荐算法中被使用。 推荐是吧？还会使用手机的品牌、型号、操作系统、地理位置信息和你安装了所有的 app 应用。在推荐系统中，会使用图像识别算法对视频的内容进行目标检测和图像分类，判断视频内容是否违规，视频是否清晰，判断视频的内容是人物、动物还是其他。也会使用自然语言处理算法，对视频里的语音、文字、声音 进行转换分析，并提取关键字作为视频标签的一部分。在视频的推荐过程中，分两种情况，如果你是我的粉丝，我发布的视频会优先展示给你。如果你不是我的粉丝，设法会将视频的特征和你的特征进行合并，从而判断我的视频是否应该展示给你。 如果你想和我一样做算法，你只需要学习以上算法中的一种就可以，其实他们之间原理是相通的。如果你是短视频的创作者，你的重点应该是认真做好视频的内容和细节，坚持经常发布作品，只要每个月或每个季度能有一个热门作品就可以推荐，设法有自己的偏好和缺陷，没有任何一个系统是完美的。
154得的正·编程工作室
01:19查看AI文稿AI文稿配置这个插件，店铺加购率直接提升百分之三十！独立商卖家通常会在加购页面随机展示商品，希望消费者能够再次加购，提升客单价，但是并不会考虑消费者需求和产品的匹配度。 那么我们如何能够让推荐的商品和消费者需求更加匹配呢？我们可以使用电匠的智能商品推荐插件，通过 ai 智能算法全面分析用户画像和商品的关联性，从而更智能的为消费者推荐商品，提升加购率。 除了在加购页面可以推荐商品之外，店铺首页、商品详情页、商品专辑页、购物车页、订单详情页等等都可以配置智能推荐功能，全面覆盖消费者的购物旅程。那如何 将插件配置到你的店将店铺呢？我们打开 shoplaza f store， 搜索智能商品推荐，点击添加应用，选择你要配置的页面， 新建活动，挑选你要推荐的商品保存即可。值得注意的是，我们还需要在店铺的主题编辑器中添加智能推荐插件卡片，然后就大功告成了。
04:51查看AI文稿AI文稿如何快速实现一个个性化的推荐系统？那么这个问题呢，乍一看有点大，在我们的印象中，只要提到推荐啊，只要提到匹配，一般呢都是大数据啊，人工智能呀， ai 呀啊，包括什么用户画像呀，脸谱啊啊这些比较高大上的词汇。 那如果你想要实现一个推荐系统呢，一般的感觉呢，都是需要在大厂里面，然后有养一堆这个技术专家啊，然后去设计啊，所谓的大数据模型呀，然后各种匹配算法呀，然后根据你的日常的喜好啊，给你推荐你喜欢看的 啊，什么美女相车呀，美食呀，海边充爱呀啊，钓鱼诗和远方等等。那对于大公司来说，怎么弄都行啊，什么高大上，怎么整 好，但是对于一般的中小公司来说啊，如果你不想养这么多的技术专家啊，也不想费那么多的事，那么怎么通过一些比较轻量化的工具来实现推荐系统呢？ 我们先说答案啊，可以通过啊，搜索引擎啊，比如说像这个 electric search 来做， 那么在正常的推荐系统的场景下面呢，一般来讲啊，你得有一个方案库，或者说是资料库，对吧？那么说白了呢，就是啊，你给人推荐的东西啊，得有一个库 啊，比如说啊，你说说的这个香车啊，美女啊，美食呀，对吧？那么一般来说呢，都需要依赖于大家的上传啊，也就是要依赖于各类这个 up 主，那么系统呢，需要根据 up 主上传的这些对象来 去打标签啊，这个是第一步。那么打标签的方式呢，比较简单啊，可以根据你上传的内容呀，比如说像这个标题啊，描述呀，分类呀，颜色呀啊，比如说适合的人群啊等等， 那么这些数据呢，可以直接拿来作为标签来使用啊，当然也可以做些分词啊，但是我觉得啊，如果你想往前上了做这个分词的这个动作呢，我觉得也不是特别有必要啊，可以根据你的业务需要来灵活的做些选择。 那么我们打上了这个标签以后呢啊，就可以往这个搜索引擎里面去同步了啊，我们都知道这个搜索引擎里面有一个存储的空间啊，比如说像这个 es 一个存储的空间 啊，这是第二步，我们主要呢还是要依赖啊搜索引擎来做一些推荐啊，所以呢啊，我们内容得同步到啊这个 伊拉斯这个事情里面。当然了这个同步的策略呢，可以选择一些定时任务呀啊，比如说啊啊定时啊，来同步你的这个资源，也可以通过批处理啊，把数据更新到我们的页词中，当然如果有啊，删除呀，修改呀啊，也需要做一些同步啊， 可以建各种各样的这个 index， 然后根据你的推荐推荐的这个场景，然后分别存储每类推荐的数据。 那么到目前为止呢，匹配的对象标签有了啊，那怎么推荐到个人呢啊，就是我个人的这部分 画像啊，标签从哪来？那么一般来讲呢，也有两种方式，还一种呢，是来自于我们的用户的这个静态标签，比如说你基本的一些信息啊，你的年龄啊，性别啊啊，城市啊，爱好啊，职业啊这些基础信息 啊，这个是静态标签，它是一种偏这种固定化的一些东西，那么一种呢，是依赖于动态的标签啊，就比如说你进一周或者进一个月，对吧？都在浏览啊，一些 你喜好的东西，比如说这个天冷了，你想买这个羽绒服，你就会搜索关于冬季衣物的一些商品，那么后来呢，就可以偷偷的给你打上标签啊，这个用户需要去采购一些冬季的一些商品了，所以类似于啊冬季商品的这些啊 关系呢，就可以啊，通过速度引清了，直接匹配，以此类推，那么你的动态标签呢，就会慢慢的丰富起来了，那有了动态标签，静态标签，你的整个的画像慢慢的就有了，然后呢，我们定期的做一些维护，整个的啊， 用户画下标签就 ok 了。然后呢就是这个可视化的呈现了啊，在你的 a p p 上面，对吧，你打开了网页啊，就可以拿你的标签啊，直接通过搜索引擎来搜索你的资料库，哎，也是可以呢，根据你的实际场景来添加权重 啊，然后通过搜索引擎的方式呢，直接搜索匹配啊，你可能想要的东西啊，形成所谓的这个飞的流，对吧？来呈现给现在你的这个页面上面，这样的话就形成了所谓的千人千面啊，内容呢也是比较具有个性化的。 好了，本期的视频呢，就是这些了，如果您对本期内容有任何疑问，欢迎来到评论区给我留言，谢谢大家。
376程序员叶伟
01:11查看AI文稿AI文稿最近在 get up 上有个非常厉害的项目，一直爸爸稍微已经达到了恐怖的四十五点二 k。 说到来自亚马逊首席科学家李牧，他清华大学计算机系教授邓俊辉的称赞，李牧更是称赞说要是当时有这个算法书籍，学起来会简单十倍，那他到底有哪些出彩之处，值得这么多人害大牛关注他呢？ 第一点就是他支持例如拍散、扎瓦、 c 加加勾扎巴斯贵布特等十二门主流编程语言，只要你但凡会一种，都可以直接拿来学习，也可以根据自己的语言需求来进行选择。 其次是它里面所有的内容都是通过一种动画图解的方式去讲解，让那些难懂的知识点变得简单易学。值得注意的是，里面所有的源代码都是可以一键运行的，如果你在学习这些开源项目时遇到了问题，可以向这个项目的开源者提问，他会及时回复你的。 这本书差不多有三百多页，大概花两个月的时间就能把里面的算法全部写完。从最开始的一些基础算法到复杂的算法支持 里面他都是有动画图解进行解析，而且它里面的代码非常的清晰。分享到这里就结束了，希望对你有所帮助，我们下期再见，关注我，了解更多互联网资讯！
2.6万程序员三千
