如何利用自然语言处理构建基于内容的电影推荐系统-低调大师

如何利用自然语言处理构建基于内容的电影推荐系统

2018-10-05 675

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash

你是否有过这样的疑惑：为什么Netflix，Amazon，Google总能推荐到你比较感兴趣的产品？我们有时会对互联网上的产品进行评分，以此体现我们对产品的偏好，同时，推荐系统会利用我们分享的数据，生成推荐结果。主流的推荐系统算法大致分为两类：基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。两者的区别其实从名称上便可看出，但接下来我们将以电影推荐为例进一步阐述二者之间的不同。

协同过滤（Collaborative filters）

协同过滤依赖用户的历史评分数据，为用户推荐自己未曾看过，而与自己相似的用户已经观看过的电影。为了确定两个用户之间是否相似，协同过滤会结合用户所看过的电影以及他们对电影的评分。

Colla

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子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV

子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV 本文介绍了如何在树莓派上安装分别运行在Python2和Python3的OpenCV。运行在Python2上的OpenCV安装非常简单，几行命令即可搞定。运行在Python3上的OpenCV安装比较麻烦，需要编译安装，不用担心，本文默认你是新手小白，会一步步指导你安装。本教程经过作者亲自测试，自认为是全网最靠谱的相关教程。原创作者：同济大学开源软件协会子豪兄Tommy 微信公众号：子豪兄的科研小屋转载或复制请以原文超链接形式并注明出处子豪兄。原文地址 http://suo.im/5gS6if 发布于2018-10-05 OpenCV是程序员钟爱的开源计算机视觉库，拥有强大的内置函数和开源社群。OpenCV配合便携开源廉价的树莓派，可以直接读取来自树莓派摄像头PiCamera的视频，进行人脸识别、边缘检测、语义分割、自动驾驶、图像识别等各种计算机视觉开发。很多优秀开源项目，比如谷歌人工智能框架Tensorflow和人脸识别开源项目face_recognition，都需要安装OpenCV作为运行前提。不少本科生的毕业设计也要用到它。 ...

2018-10-05

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你好，欢迎阅读长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的图解文章。我是Michael，是AI语音助理领域的机器学习工程师。在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的原理出发。然后我将解释允许LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络的背后到底是什么，那么这篇文章就是为你准备的。问题根源短期记忆递归神经网络(RNN)具有短期记忆。如果序列足够长，他们将很难将信息从较早的时间步骤传送到后面的步骤。因此，如果你正在尝试对一段文本进行预测，RNN可能会从一开始就遗漏掉重要信息。在反向传播期间，递归神经网络（RNN）会遇到梯度消失问题。梯度是用于更新神经网络权重的值。梯度消失问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降。如果梯度值变得非常小，则不会继续学习。梯度更新的规则因此，在递归神经网络中，获得小梯度更新的层会停

2018-10-07

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