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自然语言处理技术(NLP)在推荐系统中的应用

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术,在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲,个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据,例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲,我们需要使用文本数据完成以下任务: 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步,用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法,具有不依赖用户行为、多样性丰富等优势,在文本信息丰富或者用户信息缺乏的场合中具有非常重要的作用。 相关性计算。相关性计算充斥着推荐系统流程的各个步骤,例如召回算法中的各种文本相似度算法以及用户画像计算时用到的一些相关性计算等。 作为特征参与模型排序(CTR/CVR)。在候选集召回之后的排序层,文本类特征常常可以提供很多的信息,从而成为重要的排序特征。 但是相比结构化信息(例如商品的属性等),文本信息在具体使用时具有一些先天缺点。 首先,文本数据中的结构信息量少。严格来说,文本数据通常是没有什么结构的...

机器学习会成为2017年大数据​分析的瓦解者吗?

新旧年份交接总让人心绪万千——感情中混合了乐观和焦虑。同时这也是一个回顾、反思和对未来进行预测的契机。 2016年发生了许多关于人工智能(AI)的“第一次”:特斯拉的自动驾驶系统第一次实现车祸预测、Alexa作为凶杀案证人被传唤、白宫发表人工智能白皮书以及谷歌的AlphaGo在围棋比赛中战胜人类冠军。AI战功赫赫的2016年已经过去,随着AI技术进一步渗入到人们的日常生活的方方面面,AI在2017年有望迎来更大进步。 以下是我们就此所做的一些展望: 更加个性化的AI 2016年见证了面向消费者推出的人工智能产品的增长。Alexa、Siri和小娜已经成了每个人手持设备的标配。亚马逊甚至还将Alexa开放给第三方开发者免费使用。可以期望2017年AI会出现在更多app上,其他科技巨头公司或将效仿亚马逊的开放策略,对开发者开放自家的AI系统。 通过这种更为协作的途径,我们终于可以期待看到人工智能的个性化发展。具有独特个性、气质乃至不同智力水平的AI程序将大量出现。 图/CIO Journal/Narrative Science 当下帮助机器思考的若干AI算法。 更好的对话交互 试图同Siri...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。