反推薦演算法

㈠ 如何做好「推薦演算法」有哪些常見的錯誤需要避免

在這里share一下。
1、推薦演算法的構成
一套標準的推薦演算法，需要四個組成部分
第一：數據源，行為基礎數據的篩選；通常，推薦演算法來源於用戶行為的採集，簡單說就是行為數據越豐富，樣本覆蓋率越全面，結果越准確；如果采樣有偏差，那麼結果就會有偏差。
舉例1：游戲推薦演算法，我們之前限於采樣技術水平和處理能力，用的是登陸用戶玩過的游戲歷史，那麼推薦結果就會偏重於需要登陸的游戲。而隨著技術提升用全部用戶玩過的游戲歷史，就更全面了。
舉例2：在搜索引擎中，對關鍵詞做推薦，有兩種方案，一種是基於廣告主的競價記錄；另一種是基於網民的搜索行為；前一種專業性更強，噪音小；後一種覆蓋面廣，噪音大，各有利弊，根據業務訴求選擇。
推薦演算法，通常來源於用戶的行為記錄，比如關鍵詞推薦用用戶搜索歷史，電商推薦用用戶購物歷史，游戲推薦用玩家玩游戲的歷史，然後基於演算法給出相關度，再排序展示 ；但這不絕對，也有並非基於用戶行為記錄的推薦原理，比如基於用戶身份特徵或其他地區、網路環境等特徵，限於篇幅和常見的業務訴求，這里就不展開說明了。
行為基礎數據必要時要做一些去除噪音的工作，比如你通過日誌分析玩家游戲歷史，或用戶購物歷史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕跡過濾出去，否則結果是很難看的。
演算法很多種，網上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己編也不難的（我就編過，效果自以為還不錯，但是的確不如人家專業的演算法效果好，所以適合練手，不適合出去吹牛）
不同演算法差異還是蠻大的，需要理解一下業務訴求和目標特徵來選擇。這個我真心不是高手，我們同事講的演算法我都沒能理解，就不多說了。微博上的「張棟_機器學習"和"梁斌penny"都是演算法高手，大家可以多關心他們的微博。
第三：參數！
絕對不要認為用到了好的演算法就可以了！演算法往往會基於一些參數來調優，這些參數哪裡來？很不好意思的告訴你，大部分是拍腦袋出來的。但是你拍腦袋出來後，要知道去分析結果，去看哪裡對，哪裡錯，哪裡可以改，好的演算法可以自動調優，機器學習，不斷自動調整參數達到最優，但是通常可能需要你不斷手工去看，去看badcase，想想是什麼參數因素導致的，改一下是否變好？是否引入新的bad case？
第四：校驗！
校驗一種是人工做盲測，A演算法，B演算法的結果混淆，選案例集，看哪個效果好；或A參數、B參數混淆，同理測試。通過盲測選擇認為更合理的演算法、更適宜的參數.
以上是個人認為，做好推薦演算法的步驟
下面說一下常見問題
1、以為有了演算法就ok了，不對參數優化，不做後續的校驗和數據跟蹤，效果不好就說演算法有問題，這種基本屬於工作態度的問題了。
2、對樣本數據的篩選有問題，或缺乏必要的噪音篩查，導致結果噪音多。比如你有個推廣位天天擺著，導致用戶點擊多，然後導致後台行為數據里它和誰的關聯都高，然後不管用戶到哪裡都推薦這個玩意，這就是沒有足夠篩查。
3、熱度影響
我說一下最簡單的推薦演算法
同時選擇了A和B的人數作為A與B的關聯度。
這個實現最簡單，也最容易理解，但是很容易受熱度影響
我曾經注意過某個熱門圖書電商網站，推薦的關聯書籍一水的熱門書籍，就是這個問題。
這些是非常簡單但是又非常容易出現的，關聯誤區。
4、過於求全
現在也遇到一些朋友，一提到推薦演算法或者推薦系統，就說我這個要考慮，那個要考慮，不管是行為記錄，還是用戶特徵，以至於各種節日效應，等等等等，想通過一個推薦系統完全搞定，目標很大，所以動作就極慢，構思洋洋灑灑做了很多，實現起來無從下手，或者難以寸進；我覺得，還是量力而行，從最容易下手的地方開始，先做到比沒有強，然後根據不斷地數據校驗跟蹤，逐漸加入其他考慮因素，步步前進，而不要一上來就定一個宏偉的龐大的目標；此外要考慮實現成本和開發周期，對於大部分技術實力沒有網路，騰訊，淘寶那麼強的公司而言，先把簡單的東西搞好，已經足夠有效了，然後在運營數據的基礎上逐次推進，會越來越好；有些公司是被自己宏大的目標搞的焦頭爛額，最後說，哎，沒牛人搞不定啊。嗯，反正他們的目標，我顯著是搞不定的。就這些，希望有所幫助

㈡ 演算法推薦服務是什麼

演算法推薦服務是：在本質上，演算法是「以數學方式或者計算機代碼表達的意見」。其中，推薦系統服務就是一個信息過濾系統，幫助用戶減少因瀏覽大量無效數據而造成的時間、精力浪費。

並且在早期的研究提出了通過信息檢索和過濾的方式來解決這個問題。到了上世紀90年代中期，研究者開始通過預測用戶對推薦的物品、內容或服務的評分，試圖解決信息過載問題。推薦系統由此也作為獨立研究領域出現了。

用演算法推薦技術是指：應用演算法推薦技術，是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息。

基於內容的推薦方法：根據項的相關信息（描述信息、標簽等）、用戶相關信息及用戶對項的操作行為（評論、收藏、點贊、觀看、瀏覽、點擊等），來構建推薦演算法模型。

是否推薦演算法服務會導致信息窄化的問題：

推薦技術並不是單純地「投其所好」。在一些專家看來，在推薦已知的用戶感興趣內容基礎上，如果能深入激發、滿足用戶的潛在需求，那麼演算法就能更好地滿足人對信息的多維度訴求。

在外界的印象里，個性化推薦就像漏斗一樣，會將推薦內容與用戶相匹配，傾向於向用戶推薦高度符合其偏好的內容，致使推薦的內容越來越窄化。

但與外界的固有認知相反，《報告》認為在行業實踐中，互聯網應用（特別是位於頭部的大型平台）有追求演算法多樣性的內在動力。

在對行業內代表性應用的數據分析後，《報告》發現，閱讀內容的類型數量是否夠多、所閱讀內容類型的分散程度是否夠高，與用戶是否能長期留存關聯密切，呈正相關。上述兩項指標對用戶長期留存的作用，可以與信息的展現總量、用戶的停留時長、用戶閱讀量等指標的影響相媲美。

㈢ 反向傳播演算法的介紹

反向傳播演算法（英：Backpropagation algorithm，簡稱：BP演算法）是一種監督學習演算法，常被用來訓練多層感知機。 於1974年，Paul Werbos[1]首次給出了如何訓練一般網路的學習演算法，而人工神經網路只是其中的特例。不巧的，在當時整個人工神經網路社群中卻無人知曉Paul所提出的學習演算法。直到80年代中期，BP演算法才重新被David Rumelhart、Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3]、David Parker[4]和Yann LeCun[5]獨立發現，並獲得了廣泛的注意，引起了人工神經網路領域研究的第二次熱潮。BP演算法是Delta規則的推廣，要求每個人工神經元（節點）所使用的激勵函數必須是可微的。BP演算法特別適合用來訓練前向神經網路。

㈣ 地球上有知道反面選擇演算法是什麼的嗎謝謝！

傳統的神經網路故障診斷方法對於新發生故障的誤診率較高,提出了將反面選擇演算法與神經網路相結合的故障診斷方法.該故障診斷方法對已知故障類型和未知故障類型都具有較准確的診斷能力.往復壓縮機氣閥的故障診斷實例表明該方法的有效性.

㈤ 什麼是社交電商

社交化電子商務，是指將關注、分享、溝通、討論、互動等社交化的元素應用於電子商務交易過程的現象。具體而言，從消費者的角度來看，社交化電子商務，既體現在消費者購買前的店鋪選擇、商品比較等，又體現在購物過程中通過IM、論壇等與電子商務企業間的交流與互動，也體現在購買商品後消費評價及購物分享等。從電子商務企業的角度來看，通過社交化工具的應用及與社交化媒體、網路的合作，完成企業營銷、推廣和商品的最終銷售。

目前社交化電商用我最通俗的理解，那就是通過基於社交軟體，讓用戶形成傳播的平台。主打分享和拼團模式為主。而模式也分為了淘客模式和供應商直供模式！

㈥ 推薦演算法會產生哪些負面影響

‍‍‍‍長期刷網頁的人會有一個感覺，每天花了大量的時間看頭條新聞，結果偶爾打開電視，發現錯過了很多重要有意義的新聞，說明演算法推薦方式本身有缺陷，它並沒有足夠全面的掌控用戶喜好，結果就是大家獲取到的信息是片面的。‍‍‍‍

㈦ 反演演算法有哪些

包括線性反演和非線性反演
線性反演包括：最速下降、高斯反演、馬垮塌反演
非線性反演包括：遺傳演算法、模擬退火等
看你要做什麼了，要根據不同的需要選擇不同的反演方法，不過非線性反演計算時間長，你可要注意哦。

㈧ 反向傳播演算法的演算法簡介

反向傳播演算法（backpropagation）是目前用來訓練人工神經網路（artificial
neural
network，ann）的最常用且最有效的演算法。其主要思想是：
（1）將訓練集數據輸入到ann的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ann的前向傳播過程；
（2）由於ann的輸出結果與實際結果有誤差，則計算估計值與實際值之間的誤差，並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播，直至傳播到輸入層；
（3）在反向傳播的過程中，根據誤差調整各種參數的值；不斷迭代上述過程，直至收斂。
反向傳播演算法的思想比較容易理解，但具體的公式則要一步步推導，因此本文著重介紹公式的推導過程。
1.
變數定義
上圖是一個三層人工神經網路，layer1至layer3分別是輸入層、隱藏層和輸出層。如圖，先定義一些變數：
表示第層的第個神經元連接到第層的第個神經元的權重；
表示第層的第個神經元的偏置；
表示第層的第個神經元的輸入，即：
表示第層的第個神經元的輸出，即：
其中表示激活函數。
2.
代價函數
代價函數被用來計算ann輸出值與實際值之間的誤差。常用的代價函數是二次代價函數（quadratic
cost
function）：
其中，表示輸入的樣本，表示實際的分類，表示預測的輸出，表示神經網路的最大層數。
3.
公式及其推導
本節將介紹反向傳播演算法用到的4個公式，並進行推導。如果不想了解公式推導過程，請直接看第4節的演算法步驟。
首先，將第層第個神經元中產生的錯誤（即實際值與預測值之間的誤差）定義為：
本文將以一個輸入樣本為例進行說明，此時代價函數表示為：
公式1（計算最後一層神經網路產生的錯誤）：
其中，表示hadamard乘積，用於矩陣或向量之間點對點的乘法運算。公式1的推導過程如下：
公式2（由後往前，計算每一層神經網路產生的錯誤）：
推導過程：
公式3（計算權重的梯度）：
推導過程：
公式4（計算偏置的梯度）：
推導過程：
4.
反向傳播演算法偽代碼
輸入訓練集
對於訓練集中的每個樣本x，設置輸入層（input
layer）對應的激活值：
前向傳播：
，
計算輸出層產生的錯誤：