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建站知识/2025/7/28 4:25:19

http://www.tqpw.cn/O3Ruiw1l.shtml

Linux运维：Hadoop集群

一、安装配置hadoop 注意：hadoop的配置对内存有要求！！！配置hadoop、jdk（jdk辅助）以hadoop用户操作 [rootserver1 ~]# ls hadoop-2.7.3.tar.gz jdk-7u79-linux-x64.tar.gz [rootserver1 ~]# useradd -u …

rxjs的世界

rxjs学习了几个月了，看了大量的东西，在理解Observable的本文借鉴的是渔夫的故事，原文，知识的主线以《深入浅出rxjs》为主，动图借鉴了rxjs中文社区翻译的文章和国外的一个动图网站正文： 在思维的维度上加入…

Hadoop-HDFS集群搭建(HA模式搭建)

一、HA集群搭建节点分布这里准备4台物理机，对图上的意思进行讲解： node1机器中需要搭建NN角色、JN角色、ZKFC角色。node2机器中需要搭建NN角色、JN角色、DN角色、ZKFC角色、ZK角色。node3机器中需要搭建JN角色、DN角色、ZK角色。node4机器中需要搭建DN…

【论文阅读】BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback

Rendle S, Freudenthaler C, Gantner Z, et al. BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback[C]//Proceedings of the twenty-fifth conference on uncertainty in artificial intelligence. AUAI Press, 2009: 452-461. bpr 这篇论文是在08年左右被提出来的…

BPR LOSS

bpr loss BPR LOSS BPR LOSS BPR Loss是用得比较多的一种raking loss。它是基于Bayesian Personalized Ranking。BPR Loss 的思想很简单，就是让正样本和负样本的得分之差尽可能达到最大。具体公式如下：

[架构之路-149]-《软考-系统分析师》- 7-企业信息化战略与实施-6-业务流程重组BPR

1. 引言业务流程重组（Business Process Reengineering，BPR）最早由美国的Michael Hammer 和James Champy提出，在20世纪90年代达到了全盛的一种管理思想。通常定义为通过对企业战略、增值运营流程以及支撑它们的系统、政策、组织和…

推荐系统笔记（一）：BPR Loss个性化推荐

参考论文 https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1205/1205.2618.pdf 背景介绍在常规的推荐系统统计算法中，我们通常是通过现有数据集去计算获取用户对所有商品的得分，但大多情况下我们只需要关系极少数的商品的优先级，而不是所有的商品…

BPR贝叶斯个性化推荐算法—推荐系统基础算法（含python代码实现以及详细例子讲解）

BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1 显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1 显式反馈模型介绍2.3.1.2 具体例子分析2.3.1.3 显示反馈数据分析 2.3.2 隐…

【论文阅读】 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback

BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 论文链接：https://arxiv.org/abs/1205.2618 Abstract 项目推荐是预测一组项目（例如网站、电影、产品）的个性化排名的任务。在本文中，我们研究了最常见的隐性反馈场景…

论文笔记：BPR-Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback | 推荐系统BPR算法分析

BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 论文链接：BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 会议：UAI2009 转载请声明出处： https://blog.csdn.net/angus_huang_xu/article/details/114499030 文章目…

论文1—BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback（基于隐式反馈的贝叶斯个性化排名）

一、什么是BPR BPR主要利用用户的隐式反馈（如点赞、浏览等），通过对问题的贝叶斯分析得到的最大后验概率来对用户的项目列表进行排序。贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的…

BPR:贝叶斯个性化排序推荐

BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 隐式反馈数据介绍2.3.1 隐式反馈数据的特点2.3.2 隐式反馈数据的处理方式三、BPR算法概述3.1 BPR算法基本概念…

BPR算法详解

BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。在推荐场景中用户更缺乏耐性，对推荐结果的消费也十分有限，所以…

BPR(Bayesian Personalized Ranking)算法（1）

目录一、贝叶斯（Bayesian） 1.1故事背景 1.2一句话解释 1.3基本概念 1.4概率： 1.5世界观的区别： 1.6贝叶斯公式 1.7先验概率 1.8符号 1.9 朴素贝叶斯二、 BPR算法使用背景三、显示反馈与隐式反馈 2.1 显式反馈与隐…

AI算法-BPR

BPR的介绍 1.引入背景2.BPR定义3.BPR原理4.BPR的优势1.矩阵分解的缺陷2.BPR的优势所在5.BPR模型构建6.BPR算法优化7.BPR算法流程8.BPR小结9.参考文献1.引入背景为什么要设计BPR算法呢，因为在有些推荐场景下，我们并不是想知道用户对某个商品的评分或者喜好，我们只想知道用户…

BPR损失函数

一、背景 BPR（Bayesian Personalized Ranking）损失函数是一种用于学习推荐系统中用户个性化偏好的损失函数。它最初是由 Steffen Rendle 等人在论文 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 中提出的。在推荐系统中，用…