临沭做网站,wordpress adsense主题,如何用网站做淘宝联盟,做羞羞的事的网站文章目录 #x1f31f; 技术架构#xff1a;深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样#xff1f;#x1f34a; 一、深度学习推荐系统的技术架构#x1f34a; 二、基于用户行为的推荐#x1f34a; 三、基于多模态数据的推荐#x1f34a; 四、基于知识图谱的推荐 #x1f3… 文章目录 技术架构深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样 一、深度学习推荐系统的技术架构 二、基于用户行为的推荐 三、基于多模态数据的推荐 四、基于知识图谱的推荐 Sparrow RecSys我们要实现什么样的推荐系统 一、Sparrow RecSys 项目简介 二、Sparrow RecSys 项目的技术架构 三、Sparrow RecSys 项目的价值和意义 深度学习基础你打牢深度学习知识的地基了吗 一、深度学习的基本概念和原理 二、深度学习的常用模型和算法 三、深度学习的应用场景和前景 我是廖志伟一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文创造者、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。跑过十五公里、徒步爬过衡山、有过三个月减肥20斤的经历、是个喜欢躺平的狠人。 拥有多年一线研发和团队管理经验研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、Spring MVC、SpringCould、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RockerMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。有从0到1的高并发项目经验利用弹性伸缩、负载均衡、报警任务、自启动脚本最高压测过200台机器有着丰富的项目调优经验。 希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主现在时代变了信息爆炸酒香也怕巷子深博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热所以赶紧动动你的小手点波关注❤️点波赞点波收藏⭐甚至点波评论✍️都是对博主最好的支持和鼓励 博客主页 我是廖志伟开源项目java_wxid 哔哩哔哩我是廖志伟个人社区幕后大佬个人微信号 SeniorRD 博主的人生感悟和目标 程序开发这条路不能停停下来容易被淘汰掉吃不了自律的苦就要受平庸的罪持续的能力才能带来持续的自信。我本是是一个很普通程序员放在人堆里除了与生俱来的盛世美颜就剩180的大高个了就是我这样的一个人默默写博文也有好多年了。有句老话说的好牛逼之前都是傻逼式的坚持希望自己可以通过大量的作品、时间的积累、个人魅力、运气、时机可以打造属于自己的技术影响力。内心起伏不定我时而激动时而沉思。我希望自己能成为一个综合性人才具备技术、业务和管理方面的精湛技能。我想成为产品架构路线的总设计师团队的指挥者技术团队的中流砥柱企业战略和资本规划的实战专家。这个目标的实现需要不懈的努力和持续的成长但我必须努力追求。因为我知道只有成为这样的人才我才能在职业生涯中不断前进并为企业的发展带来真正的价值。在这个不断变化的时代我必须随时准备好迎接挑战不断学习和探索新的领域才能不断地向前推进。我坚信只要我不断努力我一定会达到自己的目标。 经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累我已经拥有了不错的写作技巧。同时我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约并将陆续在明年出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》以及《解密程序员的思维密码–沟通、演讲、思考的实践》。具体出版计划会根据实际情况进行调整希望各位读者朋友能够多多支持 阅读前快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问以加深理解和吸收知识。阅读结束后反思和总结所学内容并尝试应用到现实中有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容讨论细节并获得反馈也有助于加深对知识的理解和吸收。 如果您需要转载或者搬运这篇文章的话非常欢迎您私信我哦~ 在这个美好的时刻本人不再啰嗦废话现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来我将为大家呈现正文内容。 技术架构深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样 一、深度学习推荐系统的技术架构
随着大数据时代的到来推荐系统越来越广泛地应用于各个领域如电商、在线视频、社交网络等。深度学习技术的快速发展也使得深度学习推荐系统成为了热门研究领域之一。深度学习推荐系统的技术架构分为三个阶段
基于用户行为的推荐基于多模态数据的推荐基于知识图谱的推荐 二、基于用户行为的推荐
基于用户行为的推荐是推荐系统中最基础的一种技术架构。该技术架构主要是通过分析用户历史行为如点击、浏览、收藏、购买等来推断用户的兴趣偏好从而向用户推荐符合其兴趣的内容。
在实践中基于用户行为的推荐系统通常采用协同过滤算法通过计算用户对不同内容的兴趣相似度来推荐给用户相似的内容。常用的算法包括最近邻算法、矩阵分解算法等。这些算法在推荐精度上表现不错但是在数据稀疏性等问题上还有待完善。 三、基于多模态数据的推荐
基于多模态数据的推荐是近年来推荐系统领域的一个热门研究方向。该技术架构不仅考虑用户的历史行为还考虑用户的其他信息如用户的文字描述、照片、音频等。通过对这些信息的深度学习特征提取可以更准确地推断用户的兴趣偏好从而向用户推荐更加符合其兴趣的内容。
基于多模态数据的推荐系统需要将多个模态的数据进行融合。融合的方法包括简单拼接、多层感知器、卷积神经网络等。其中卷积神经网络通常被用于图像数据的特征提取而多层感知器则适用于多模态数据特征的融合。 四、基于知识图谱的推荐
基于知识图谱的推荐是近年来推荐系统领域的又一个热门研究方向。该技术架构主要是通过构建知识图谱将不同实体之间的关系进行建模。然后将用户行为数据和知识图谱进行融合从而推断用户的兴趣偏好向用户推荐符合其兴趣的内容。
基于知识图谱的推荐系统需要解决知识图谱不完整和不准确的问题。目前的研究主要集中在以下三个方面
知识图谱的构建如何从海量的数据中构建稳定、准确的知识图谱。知识图谱的补全如何通过推理和推测将不完整的知识图谱进行补全。知识图谱的更新如何根据新的数据及时更新知识图谱的内容和结构。 Sparrow RecSys我们要实现什么样的推荐系统 一、Sparrow RecSys 项目简介
Sparrow RecSys 是一个基于深度学习的推荐系统项目由美团点评公司主导开发。该项目旨在通过深度学习技术更准确地推荐用户可能感兴趣的内容以提高用户的满意度和黏性。
Sparrow RecSys 项目包括两个部分推荐算法引擎和推荐结果展示。推荐算法引擎主要是通过分析用户的历史行为数据和其他信息如用户的地理位置、性别、年龄等来推断用户的兴趣偏好。推荐结果展示则是将推荐结果呈现给用户以便用户选择和操作。 二、Sparrow RecSys 项目的技术架构
Sparrow RecSys 项目的技术架构主要包括以下几个模块
数据收集和存储该模块主要是负责收集用户的历史行为数据和其他信息然后将数据存储到相应的数据仓库中以供后续的分析和处理。特征工程该模块主要是负责对收集到的数据进行预处理和特征提取以便后续的建模和训练。模型训练和优化该模块主要是通过深度学习技术针对用户的历史行为和其他信息训练推荐系统的模型并对模型进行优化和调整以提高推荐精度和效率。推荐结果展示该模块主要是将推荐结果呈现给用户以便用户选择和操作。 三、Sparrow RecSys 项目的价值和意义
Sparrow RecSys 项目基于深度学习技术能够更准确地推荐用户可能感兴趣的内容。这不仅可以提高用户的满意度和黏性还可以为企业带来更多的商业价值。例如可以提高用户的点击率和转化率增加广告收入和销售额。同时Sparrow RecSys 项目也是推荐系统领域研究的一个重要方向对于推动推荐系统技术的发展和进步也具有重要的意义。 深度学习基础你打牢深度学习知识的地基了吗 一、深度学习的基本概念和原理
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法它通过对代表性数据集的大量样本进行学习来生成对新样本的准确预测。深度学习的关键就是多层的神经网络模型它可以从数据中自动学习特征避免了手动提取特征的繁琐和困难。
深度学习的核心原理是反向传播算法它通过对神经网络中的权重和偏置进行更新逐步降低模型的预测误差。同时深度学习还涉及到很多重要的概念如激活函数、损失函数、优化器等。 二、深度学习的常用模型和算法
深度学习涉及到很多常用的模型和算法以下是其中的一些
前馈神经网络Feedforward Neural Network前馈神经网络是最基础的神经网络模型它将数据从输入层传递到输出层中间通过隐藏层进行特征的提取和转换。卷积神经网络Convolutional Neural Network卷积神经网络是专门用于图像处理的神经网络模型它可以自动学习图像中的特征并在图像分类、目标检测等方面取得了很好的效果。循环神经网络Recurrent Neural Network循环神经网络是专门用于序列数据处理的神经网络模型它可以自动学习序列中的长期依赖关系用于文本生成、语音识别等任务。深度信念网络Deep Belief Network深度信念网络是一种无监督学习的神经网络模型它可以自动学习输入数据的概率分布用于数据降维、特征提取等任务。标准反向传播算法Standard Backpropagation标准反向传播算法是深度学习中最基础的优化算法它通过计算预测值与真实值之间的误差反向传播误差更新神经网络中的权重和偏置。随机梯度下降算法Stochastic Gradient Descent随机梯度下降算法是标准反向传播算法的一种改进它采用随机抽样的方式更新权重和偏置加速了训练过程。自适应矩估计算法Adaptive Moment Estimation自适应矩估计算法是一种适用于深度学习的优化算法它利用梯度的一阶和二阶矩估计自适应地调整学习率提高了训练效率和稳定性。
深度学习模型和算法的选择取决于应用场景和数据特征需要根据实际情况进行合理的选择和调整。 三、深度学习的应用场景和前景
深度学习在近年来得到了广泛的应用和发展涉及到图像处理、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域。深度学习的优点是可以自动提取特征、学习复杂的模式和规律因此在处理大规模高维度数据和解决复杂问题方面具有很强的优势。
未来深度学习的发展前景非常广阔除了不断提高算法的精度和效率还可以进一步拓展应用场景如智能家居、自动驾驶等领域。同时也需要重视深度学习的可解释性和公平性以便更好地应用于实际场景中。
