推荐系统去重

知识图谱的构建始于数据收集与处理。这一阶段的核心是整合多源数据，并对其进行清洗、去重、格式化等操作，以确保数据质量。例如，在构建一个关于历史人物的知识图谱时，需要从史书、网络文献、学术论文等渠道收集数据，并仔细校对，剔除错误或冗余信息。接下来是实体识别与关系抽取。实体识别旨在从文本中识别出...

美国服务器常用的系统有Windows系统和Linux操作系统，两则各有各的优点。我们可以从以下几个方面来对比，帮助大家更好的了解操作系统。①系统占据内存大小，Linux系统占用资源较小，运行稳定以及速度比较快。Windows系统占据内存比较大些。②易...

重集是指元素可以出现重复的集合，也就是集合中的元素可能不止出现一次。与之相对的是无重集，无重集的元素只能出现一次。在实际应用中，重集可以更好地描述某些问题，如在生物统计学中，同一种基因可能在某些个体中重复出现，这时候就需要使用重集。重集也可以用在数据处理中，比如在数据挖掘和统计分...

1. 业务背景 直播推荐与内容推荐的异同，K歌直播与其他直播（如虎牙）的区别：2. 推荐系统架构及挑战 推荐系统架构 3. 召回模型算法设计 召回模型迭代 3.1 双塔模型（DSSM）3.2 召回多模态模型实践 对item侧性多模态的embedding： -Live Streaming View：我理解就是直播间表格特征，如主播id等 - S...

对于预算有限或部分ID难以直接打通的情况，ID-Mapping技术应运而生。它通过行为关联度预测，为用户生成Super_ID，适用于推荐系统，但牺牲了一定的准确性。另外，基于兴趣的聚类方法则通过用户行为和偏好，将个体用户合并成群体，尽管能减少ID数量，但处理不当可能导致拉通错误的风险增加。在实际应用中，数据...

1、数据采集和整理：从各种数据源中收集原始数据，并对数据进行清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。数据源可以包括监控视频、案件报告、公共数据库、社交媒体等。2、数据存储和管理：将清洗后的数据存储到适当的数据库或数据仓库中，并建立相关的数据管理系统。这可以包括关系型数据库、非关系型...

行为指标则包括PV（访问次数）、UV（访问人数）、转发率、转化率和K因子。PV和UV分别表示页面浏览次数和访问人数，帮助评估用户对产品功能的偏好。转发率是衡量某一功能被分享的频率，而转化率则是衡量用户从兴趣到行动的转换效率。K因子用于衡量推荐系统的效果。商品数据指标则包括成交总额、成交数量、客...

首先是数据的收集。大数据的来源非常广泛，可以来自社交媒体、电子商务网站、物联网设备等。例如，一个电商网站可以通过用户浏览和购买记录收集数据，这些数据对于分析用户行为和优化推荐系统非常有价值。其次是数据的存储。由于大数据的体量巨大，传统的关系型数据库无法有效存储和处理这些数据。因此，需要采用...

流式计算通常使用一种称为“窗口”的概念来控制数据的处理范围。窗口可以是固定大小的，也可以是滑动的，取决于应用的需求。例如，在一个实时监控系统中，可以使用一个固定大小的窗口来每隔一段时间（如5秒）统计一次数据流量；而在另一个实时推荐系统中，可以使用一个滑动窗口来跟踪用户的最近行为，以便...

一些搜索引擎对搜索查询进行改进，以增加通过称为查询扩展的过程提供质量集合的可能性。查询理解方法可用于标准化查询语言。搜索引擎的组成部分：一个完整的搜索引擎需要有网页爬取和收录，建立索引，查询词分析，搜索排序，推荐系统五个部分组成。网络爬虫技术是网页爬取的核心技术，可以通过编写一定的程序或者...

首先我们要去了解头条文章的推荐机制是怎样的规则？那么根据头条的官方指示来说它推荐量与头条指数有关。今日头条是一个开放性的平台，有强大的内容推算机制和去重功能，用户群体聚集在二三线城市居多，喜欢娱乐吐槽八卦资讯，短视频比较欢迎！二、微信公众号的特性：微信公众号是一个封闭的平台，依靠朋友圈...