基于springboot+vue.js+uniapp小程序的线上学习资源智能推荐系统附带文章源码部署视频讲解等
前言 博主介绍：✌CSDN特邀作者、985计算机专业毕业、某互联网大厂高级全栈开发程序员、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序、前端、python等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导、面试辅导、简历修改。✌ 详细视频演示 请联系我获取更详细的演示视频 ...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
基于知识图谱的个性化学习资源推荐系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
摘 要最近几年来，伴随着教育信息化、个性化教育和K12之类的新观念提出,一如既往的教育方法向信息化智能化的转变，学生群体都对这种不受时间和地点约束的学习方式有浓厚的兴趣。而现在市面上存在的推荐系统给学生推荐资料时不符合学生个人对知识获取的需求情况，以至于推荐效果差强人意。与此同时，这种信息数字化的新学习方法在给学生群体带来方便的同时，也带来了很多其他的问题，....
AAAI 2023杰出论文一作分享：新算法加持的大批量学习加速推荐系统训练
CTR（click-through rate）预测模型是个性化推荐场景下的一种常用算法，它通常需要学习用户的反馈（点击、收藏、购买等），而每天在线产生的数据量又是空前庞大的。因此，加快 CTR 预估模型的训练速度至关重要。一般来说，提高训练速度会使用批量训练，不过批量太大会导致模型的准确度有所降低。在 2 月 7 日至 2 月 14 日于华盛顿举办的 AAAI 2023 会议上，新加坡国立大学和....
推荐系统：ARL（关联规则学习）
上一篇文章我们介绍了推荐算法如何影响我们的生活，今天我们来聊聊如何实现一个简单的推荐系统—关联规则学习。一家公司的产品内容一般都是非常丰富的，但用户的兴趣往往会针对整个内容集进行筛选，挑选出用户感兴趣的产品，筛选的规则因人而异。为了让用户不迷失在丰富的产品集群中，并根据兴趣领域达到所需的个性化服务，一般都会制作各种过滤器。这些过滤器和算法显示就是我们的“推荐系统”。市场上流行的推荐系统可以归纳在....
推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战
0.前言「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研究话题，因此产生了各类基于机器学习的排序算法，也带来了搜索引擎技术的成熟和发展，如今，Learnin....
![推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/70ed73f0ce394fcfa58285de1b0925c5.png)
Google提出用对比学习解决推荐系统长尾问题
大家好，我是对白。本文主要分享一下Google今年提出的《Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations》如何采用对比学习解决推荐长尾问题 。一、 定义长尾效应：20%的热门item占据了80%的曝光量，剩下80%的小众、长尾item得不到多少曝光机会，自然在训练样本中也是少数、弱势群体。一般的推荐模型是迎合多数人群的，....
推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法（三）
图结构上的数据扩充由于以下特定特征，直接在基于图的推荐中采用CV和NLP任务中的数据增强是不可行的。用户和物品的特征是离散的，如one-hot ID等分类变量。因此，图像上的增强操作，如随机裁剪、旋转或模糊，是不适用的。更重要的是，与将每个数据实例视为独立的CV和NLP任务不同，交互图中的用户和项目本质上是相互连接和依赖的。因此，我们需要为基于图的推荐定制新的增强运算符。二部图建立在观察到的用户....
推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法（二）
构建超图超图，它推广了边的概念，使其连接到两个以上的节点，为建模用户之间复杂的高阶关系提供了一种自然的方法。作者通过统一形成特定三角形关系的节点来构造超图，这些三角关系是一组精心设计的具有底层语义的三角主题的实例，如下图所示：从左到右为图M1 ~ M10，我们根据其隐含的语义将其分为三组。M1~M7概括了显性社交网络中所有可能的三角关系，并描述了高阶社交连接，比如“有一个共同的朋友”，我们称之为....
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