推荐

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

    毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。    之前我们手动构建了一个小型的神经网络,解决了机器学习的分类问题,本次我们利用深度学习框架Tens......

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类算法构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

    众所周知,个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容,使得用户更感兴趣,从而提升用户体验,提高用户粘度,之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统,但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性,本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。    推荐算法:协同过滤/Lda聚类    我们知道,协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法。协同过滤算法利用用户之间的相似性来推荐物品......

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类算法构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

使用Python3.7配合协同过滤算法(base on user,基于人)构建一套简单的精准推荐系统(个性化推荐)

    时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式。     那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法(......

git版本控制图形化界面推荐

  其实呢,有点不太理解为什么有很多人喜欢在命令行下敲命令,尤其是日常工作中使用频率蛮高的git,拉取,合并,切换分支什么的要打很多命令,手速很快的情况下还容易敲错命令导致误操作,推荐一个我日常使用的git图形化界面工具:SourceTree ,非常的轻量化,有非常简单,合并拉取提交什么的只要轻触两下触摸板就搞定了,效率上比敲命令行不知道高到哪里去了,自动化流程就是好啊。......

git版本控制图形化界面推荐