基于深度学习的推荐系统设计与实现推荐系统是一种能够根据用户的个人兴趣和需求，向其提供个性化推荐的算法系统。在互联网时代，推荐系统已经成为很多网站和应用的核心功能之一。传统的推荐系统主要基于协同过滤算法或者基于内容的推荐算法，然而这些算法存在一些问题，比如需要大量的用户行为数据来进行计算，对新用户和冷启动问题的处理不够有效等。而深度学习作为一种强大的机器学习方法，逐渐应用于推荐系统领域，并取得了很多...

协同过滤算法中的数据归一化处理方法在推荐系统中，协同过滤算法是一种常用的推荐算法。它通过分析用户的历史行为数据，到和当前用户兴趣相似的其他用户或物品，从而给用户推荐可能感兴趣的物品。然而，在协同过滤算法中，数据的归一化处理是非常重要的一步，它可以提高模型的精确度和稳定性。本文将就协同过滤算法中的数据归一化处理方法进行讨论。1. 数据归一化的作用在协同过滤算法中，用户对物品的评分通常是在不同的尺度...

机器学习第一阶段练习题一、选择题1.以下三阶泰勒展开式错误的一项是（B）A.     B.   C.           D.     分析：2. 以下不属于凸函数一项的是（D）A. y=-log x   B. y=x log x   C. y=||x||p ...

广告行业数据挖掘算法工程师岗位面试题及答案1.介绍一下你在数据挖掘和机器学习领域的经验。答：我在过去的X年里一直从事数据挖掘和机器学习相关工作，参与过多个项目。例如，在上一家公司，我负责开发了一个广告推荐系统，通过分析用户行为数据，提高了广告点击率10%。我也在Kaggle竞赛中获得过优异的成绩，证明了我的数据分析和建模能力。2.请谈谈在广告行业中，数据挖掘在哪些方面可以发挥作用。答：在广告行业中...

趋势认证信息安全专家（TSCP）模拟试卷20 (题后含答案及解析)题型有：1. 单项选择题 2. 多项选择题 单项选择题下列各题的备选答案中，只有一个是符合题意的。1． 通过检查信件和附件来查某些特定的语句和词语、文件扩展名或病毒签名进行扫描是哪种扫描技术_____________A．实时扫描B．完整性扫描C．启发式扫描D．内容扫描正确答案：D  2． 以下关于混合加密方式说法...

第一章  导论练习题一、 单选题1、传统的管理信息系统出现在下述信息系统发展的哪个阶段。（  B  ）A、单项事务处理阶段  B、系统处理阶段    C、支持决策阶段    D、综合集成阶段2、电子数据处理系统出现在下述信息系统发展的哪个阶段。（  A  ）A、单项事务处理阶段 ...

1+X网络培训刷题模式试题及答案共220道题，每题1分，共220分一、单选题（130道)1. 下列哪种方式可以以批处理的方式创建组织单元和其他的活动目录对象（） ｡ [单选题] *A.ActiveDirectory 用户和计算机B.活动目录服务工具C.轻型目录访问协议互换格式目录交换(正确答案)D.Windows 脚本主机2. 在 DNS 中定义了不同类型的记录，但常用的不到 10 种，IPv6...

数据挖掘考试题及答案### 数据挖掘考试题及答案#### 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的目的是发现数据中的：  - A. 错误  - B. 模式  - C. 异常  - D. 趋势  答案：B2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法：  - A. 决策树  - B. 聚类分析  - C....

基于矩阵分解和聚类的混合推荐算法研究基于矩阵分解和聚类的混合推荐算法研究摘要：随着互联网技术的不断发展和普及，推荐系统成为了电子商务和社交网络中的一种重要应用。然而，传统的协同过滤方法难以解决“冷启动”和“长尾”问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于矩阵分解和聚类的混合推荐算法。该算法采用了矩阵分解的方法对用户-物品评分矩阵进行降维处理，同时利用聚类算法将用户和物品划分到不同的组别中，从而实现...

现代电子技术Modern Electronics TechniqueFeb.  2024Vol. 47  No. 42024年2月15日第47卷第4期0  引  言互联网时代，用户在网络上经常面对海量的商品信息，但过量的数据使得用户难以从中筛选出自己所需要的商品。推荐系统[1]通过估计用户对商品的偏好，向用户推荐可能喜欢的商品，以此缓解用户面临的信息过载问题...

基于隐语义模型（LFM）的协同过滤推荐算法（ALS）隐语义模型（Latent Factor Model，LFM）是一种常用于协同过滤推荐算法的模型。它的基本思想是假设用户和物品的评分是由用户和物品的隐含特征决定的，通过学习用户和物品的隐含特征来进行推荐。在基于隐语义模型的协同过滤推荐算法中，一般会使用交替最小二乘法（Alternating Least Squares，ALS）来优化模型参数。ALS...

MIMO系统的正则块对角化迫零矢量预编码设计刘国华;黄洪琼;吴程【摘 要】In order to further reduce the BER of multi-user MIMO (MU-MIMO) downlink transmission system, a RBD-ZF-VP precoding design is proposed. Utilizing the advantages of...

基于 LBS 的风险识别算法作者：郑雪辉 熊俊来源：《计算机应用文摘》2022年第19期        摘要：在风控流程中，需要针对用户提供的各类信息进行资质筛选或风险评估，根据评估结果，提前发现各类潜在风险，一般会利用综合模型和人工审核来实现。而用户在注册、申请等各个环节都会提供基于LBS的信息，人工审核会根据各个环节的LBS信息进行比对，根据经验判断用户...

纠错在线英语语法English:"Online English grammar correction services are an essential tool for language learners and non-native speakers who want to improve their writing skills. These services provide a conve...

2020，56（16）1引言随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐进入信息爆炸的时代，如何从海量信息中快速获取相关的信息已成为亟待解决的问题。推荐系统作为一种有效的信息过滤技术，是解决这一问题的重要手段，在各大电商平台、音乐网站以及在线评论网站中有着广泛的应用[1]。推荐系统通过分析用户历史行为（如评分、浏览记录等），来预测用户在不同项目上的兴趣偏好，从而帮助用户快速有效地获取其需要或感兴趣的项目。...

算法优化案例分析随着人工智能和大数据时代的到来，算法优化已成为了提升企业竞争力的重要手段之一。本文将介绍几个算法优化案例，并分析其优化效果。1. 贪心算法优化案例某电商企业想提高广告推荐的效果，通过搜索历史、购买记录等数据建立了基于内容的推荐模型。但是，该模型对于用户行为的反馈较慢，需要时间的积累才能够得到有效的结果。为了解决这一问题，该企业采用了贪心算法优化推荐效果。具体实现方法是，将用户历史记...

推荐系统中的过拟合问题及解决方法    随着互联网的迅速发展，推荐系统在我们日常生活中扮演着越来越重要的角。然而，推荐系统中常常会面临一个严峻的问题——过拟合。过拟合是指推荐系统过度关注用户已经展示兴趣的物品，而忽视了用户潜在的兴趣。本文将深入探讨推荐系统中的过拟合问题，并提出一些有效的解决方法。一、过拟合问题的原因    推荐系统的目标是基于用户的历史行...

1、请说明信息安全的三个经典要素。机密性、完整性、可用性机密性是指对信息或资源的隐藏；完整性是指数据或资源的可信度；可用性是指对信息或资源的期望使用能力。什么是访问控制矩阵？  访问控制矩阵是对访问控制行为的一种抽象表示, 矩阵中的行与系统中的实体相对应, 列与与系统中的客体相对应, 处于行与列的交叉点上的矩阵元素描述主体对客体的访问权限。    口令撒盐是什么意思...

1. 在网络安全中，什么是“零日漏洞”？   A. 已知并修复的漏洞   B. 未知或未公开的漏洞   C. 已过时的漏洞正则化是为了防止   D. 仅存在于特定软件中的漏洞2. 下列哪项是防止数据泄露的有效措施？   A. 定期更换密码   B. 使用公共Wi-Fi进行敏感操作...

网络安全管理员中级工模拟习题+答案一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、通过防火墙或交换机防止病毒攻击端口,下列不应该关闭的端口是A、1433B、445C、22D、135正确答案：C2、使用PGP安全邮件系统,不能保证发送信息的( )A、免抵赖性B、真实性C、私密性D、完整性正确答案：B3、以下( )不是应用层防火墙的特点正则化是为了防止A、比较容易进行审计B、工作在OSI模型的第七层C、...

一 算法简介ALS算法是基于矩阵分解的协同过滤算法中的一种，协同过滤算法分为三类：基于相似性的协同过滤包括基于用户和基于产品的协同过滤；基于矩阵分解的协同过滤；基于图的协同过滤。其中ALS算法是基于矩阵分解的协同过滤算法中的一种典型算法。协同过滤的算法核心是分析用户兴趣，在用户中到与指定用户的相似(兴趣)用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。ALS...

防止sql注入的正则SQL注入是一种常见的网络攻击手段，黑客通过在输入框中输入恶意的SQL代码，从而获取数据库中的敏感信息或对数据库进行破坏。为了防止SQL注入攻击，可以使用正则表达式来对用户输入的数据进行过滤和验证，从而保证输入的安全性。首先，我们可以使用正则表达式来过滤用户输入的数据，只允许特定的字符或格式输入到数据库中。例如，我们可以使用正则表达式限制用户只能输入数字、字母和部分特殊字符，而...

在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要基础。在互联网和移动应用的世界里，用户行为数据尤其重要，因为它能够为企业提供关键的洞察，帮助他们改善产品和服务，提高用户满意度，并最终实现商业目标。逻辑回归模型是一种常用的统计分析方法，可以帮助企业对用户行为数据进行分析和预测。本文将介绍逻辑回归模型的基本原理和应用，以及如何使用逻辑回归模型进行用户行为分析。一、逻辑回归模型的基本原理和应用逻辑回...

一、介绍  在数据分析和模型拟合中，常常需要使用各种统计方法来对数据进行分析和预测。而在这些方法中，最小二乘法是最常用的一种。而在MATLAB中，regregct拟合是一种基于最小二乘法的回归分析方法，可以帮助用户对数据进行回归分析和模型拟合。二、regregct拟合原理  1. regregct拟合是一种基于最小二乘法的回归分析方法，主要用于对数据进行回归分析和模型拟合。...

线性回归算法在日常生活中的应用线性回归是一种经典的统计学习方法，它用于建立预测变量（自变量）与响应变量（因变量）之间的线性关系。线性回归算法在日常生活中有很广泛的应用，包括金融、医疗、市场营销、社交网络等多个领域。在金融领域，线性回归可以用来预测股票价格、房价和货币汇率等。例如，可以利用历史数据中的自变量如利率、通货膨胀率等，建立一个线性回归模型来预测未来的股票价格。这对投资者和交易员来说是非常有...

电商个性化购物推荐引擎设计第一章 个性化购物推荐引擎概述1.1 推荐引擎的定义与作用1.1.1 推荐引擎的定义推荐引擎是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、偏好以及其它相关信息，为用户提供与其兴趣相匹配的内容或商品。推荐引擎广泛应用于电商、新闻、社交网络等多个领域，以提高用户体验，提升内容或商品的曝光率，进而实现商业价值。1.1.2 推荐引擎的作用推荐引擎的作用主要体现在以下几个方面：（1）...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114218457 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111389834.2(22)申请日 2021.11.22(71)申请人 西北工业大学    地址 710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号(72)发明人 李勇军 颜兆洁 黄丽蓉 张银银 (74)专利...

媒体行业内容推荐算法改进方案第一章：引言1.1 行业背景互联网技术的飞速发展，媒体行业迎来了前所未有的变革。在数字化、网络化、智能化的背景下，媒体内容的生产、传播和消费方式发生了深刻变化。传统媒体与新媒体相互融合，形成了多元化的媒体生态环境。在这样一个竞争激烈的市场中，内容推荐算法作为媒体行业的重要组成部分，其优劣直接影响到用户体验、内容传播效率以及媒体企业的竞争力。1.2 研究意义内容推荐算法是...

文章标题：深入解析accept-language正则，构建更智能的语言选择机制1. 了解accept-language正则的基本概念accept-language正则是一种用于网络通信的标准格式，它用于指定用户优先接受的自然语言。在HTTP协议中，客户端通过发送Accept-Language请求头来告知服务器其首选的自然语言。而在正则表达式中，我们可以使用accept-language正则来匹配和...

隐语义模型常用的训练方法隐语义模型（Latent Semantic Model）是一种常用的文本表示方法，它可以将文本表示为一个低维的向量空间中的点，从而方便进行文本分类、聚类等任务。在实际应用中，如何训练一个高效的隐语义模型是非常重要的。本文将介绍隐语义模型常用的训练方法。一、基于矩阵分解的训练方法1.1 SVD分解SVD（Singular Value Decomposition）分解是一种基于...