協同過濾改進

① 協同過濾之後為什麼需要 ctr排序

你的問題是否是：基於物品的協同過濾和內容過濾有什麼區別？
基於物品回的協同過濾，首先答從資料庫里獲取他之前喜歡的東西，然後從剩下的物品中找到和他歷史興趣近似的物品給他。核心是要計算兩個物品的相似度。
內容過濾的基本思想是，給用戶和他們之前喜歡的物品在內容上相似的其他物品。核心任務就是計算物品的內容相似度。

您好，答題不易

如有幫助，

② 協同過濾怎麼計算召回率 准確率

協同過濾(Collaborative Filtering)的基本概念就是把這種推薦方式變成自動化的流程

協同回過濾主要是以屬性或興趣答相近的用戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎。透過協同過濾，有助於搜集具有類似偏好或屬性的用戶，並將其意見提供給同一集群中的用戶作為參考，以滿足人們通常在決策之前參考他人意見的心態。

本人認為，協同過濾技術應包括如下幾方面:(1)一種比對和搜集每個用戶興趣偏好的過程;(2)它需要許多用戶的信息去預測個人的興趣偏好;(3)通過對用戶之間興趣偏好相關程度的統計去發展建議那些有相同興趣偏好的用戶。

③ 個性化推薦演算法——協同過濾

有三種：協同過濾
用戶歷史行為
物品相似矩陣

④ 協同過濾，基於內容推薦有什麼區別

舉個簡單的小例子，我們已知道
用戶喜歡的電影是A，B，C
用戶u2喜歡的電影是A, C, E, F
用戶u3喜歡的電影是B，D
我們需要解決的問題是：決定對u1是不是應該推薦F這部電影
基於內容的做法：要分析F的特徵和u1所喜歡的A、B、C的特徵，需要知道的信息是A（戰爭片），B（戰爭片），C（劇情片），如果F（戰爭片），那麼F很大程度上可以推薦給u1，這是基於內容的做法，你需要對item進行特徵建立和建模。
協同過濾的辦法：那麼你完全可以忽略item的建模，因為這種辦法的決策是依賴user和item之間的關系，也就是這里的用戶和電影之間的關系。我們不再需要知道ABCF哪些是戰爭片，哪些是劇情片，我們只需要知道用戶u1和u2按照item向量表示，他們的相似度比較高，那麼我們可以把u2所喜歡的F這部影片推薦給u1。
根據數據源的不同推薦引擎可以分為三類
1、基於人口的統計學推薦(Demographic-based Recommendation)
2、基於內容的推薦(Content-based Recommendation)
3、基於協同過濾的推薦(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基於內容的推薦：
根據物品或內容的元數據，發現物品或內容的相關性，然後基於用戶以前的喜好記錄推薦給用戶相似的物品
基於內容推薦的一個典型的例子，電影推薦系統，首先我們需要對電影的元數據有一個建模，這里只簡單的描述了一下電影的類型；然後通過電影的元數據發現電影間的相似度，因為類型都是「愛情，浪漫」電影 A 和 C 被認為是相似的電影（當然，只根據類型是不夠的，要得到更好的推薦，我們還可以考慮電影的導演，演員等等）；最後實現推薦，對於用戶 A，他喜歡看電影 A，那麼系統就可以給他推薦類似的電影 C。

⑤ 協同過濾演算法和聚類演算法有什麼區別

協同過濾多處理的是異構數據，數據差別大種類多；聚類多處理的是同構數據

⑥ 協同過濾 推薦怎麼處理原始數據集

以對原始的評分數據集進行變換,用評分值相對於平均評分值的偏差取代原始值,如...基於物品過濾的數據預處理 Amazon.com採用物品間

⑦ 協同過濾和關聯規則分析的區別是什麼

專業水族人士意見:張弘 (景弘水族)其實不會有太大區別，只不過過濾棉的空隙內比較小。則，生化棉的容空隙比較大，因為生化棉是為了硝化細菌和其他有益細菌的繁殖，所以空隙要相對較大。而過濾棉是為了過濾雜質，所以空隙要比較小。其實:不太苛刻的話，兩者是可以公用的，基本沒有多大區別，除非你真的想建立一個完美的過濾系統，才會特意去區分。祝:養魚快樂!

⑧ 協同過濾中的實時性定義及解決思路

自從第一台IoT設備於1990年問世以來，物聯網已經有了長足的發展，這是一種可以在互聯網上開啟和關閉的烤麵包機。27年之後，聯網設備已經從新奇產品變成了日常生活中必不可少的一部分。

最近的預估顯示，成年人平均每天花在智能手機上的時間超過4個小時，只能手機也是一種裝有物聯網感測器數據的設備。目前，81%的成年人擁有智能手機。想像一下，當81%的成年人擁有智能汽車和智能家居時，我們將會收到多少數據。
今天，IoT設備的大部分數據都在雲中處理，這意味著全球所有角落產生的數據都被集中發送到數據中心的少數計算機上。然而，隨著IoT設備的數量預計將在2020年猛增至200億，通過互聯網發送數據的體積和速度對雲計算方法提出了嚴峻的挑戰。

越來越多的設備連接將迫使IoT製造商在2018年將雲計算模式從雲計算模式轉移到一種稱為「霧計算」的新模式。

越來越多的數據訪問，雲計算問題明顯
物聯網和人工智慧的發展將帶來價值數以億計的數據。分布廣泛的感測器、智能終端等每時每刻都在產生大量的數據。盡管雲計算擁有「無限」的計算和存儲資源池，但雲數據中心往往是集中化的且距離終端設備較遠，當面對大量的分布廣泛的終端設備及所採集的海量數據時，雲不可避免地遇到了三大難題：
網路擁塞，如果大量的物聯網和人工智慧應用部署在雲中，將會有海量的原始數據不間斷地湧入核心網路，造成核心網路擁塞;
高延遲，終端設備與雲數據中心的較遠距離將導致較高的網路延遲，而對實時性要求高的應用則難以滿足需求;
可靠性無法保證，對可靠性和安全性要求較高的應用，由於從終端到雲平台的距離遠，通信通路長，因而風險大，雲中備份的成本也高。

因此，為滿足物聯網和人工智慧等應用的需求，作為雲計算的延伸擴展，霧計算(Fog Computing)的概念應運而生。霧計算最早由思科提出，它是一種分布式的計算模型，作為雲數據中心和物聯網設備 / 感測器之間的中間層，它提供計算、網路和存儲設備，讓基於雲的服務可以離物聯網設備和感測器更近。
霧計算主要使用邊緣網路中的設備，可以是傳統網路設備，如網路中的路由器、交換機、網關等，也可以是專門部署的本地伺服器。這些設備的資源能力都遠小於一個數據中心，但是它們龐大的數量可以彌補單一設備資源的不足。
在物聯網中，霧可以過濾、聚合用戶消息，匿名處理用戶數據以保證隱秘性，初步處理數據以便實時決策，提供臨時存儲以提升用戶體驗，而雲則可以負責大運算量或長期存儲任務，與霧計算優勢互補。通過霧計算，可以將一些並不需要放到雲上的數據在網路邊緣層直接進行處理和存儲，提高數據分析處理的效率，降低時延，減少網路傳輸壓力，提升安全性。霧計算以其廣泛的地理分布、帶有大量網路節點的大規模感測器網路、支持高移動性和實時互動以及多樣化的軟硬體設備和雲在線分析等特點，迅速被物聯網和人工智慧應用領域的企業所接受並獲得廣泛應用，例如，M2M、人機協同、智能電網、智能交通、智能家居、智能醫療、無人駕駛等應用。
與邊緣計算(Edge Computing)不同的是，霧計算可以將基於雲的服務 , 如 IaaS、 PaaS、 SaaS，拓展到網路邊緣，而邊緣計算更多地專注於終端設備端。霧計算可以進行邊緣計算，但除了邊緣網路，霧計算也可以拓展到核心網路，也就是邊緣和核心網路的組件都可以作為霧計算的基礎設施。

「雲」和「霧」典型案例和應用場景
融合雲平台和霧計算，一方面可通過雲降低傳統 IT采購、管理和運維的開支，將 IaaS、 PaaS、 SaaS作為雲服務輸出;另一方面，通過霧計算可保證邊緣端數據的實時搜集、提取和分析速度，提高網路資源部署使用和管理效率，有助於提高人機協同效率，為企業業務創新、服務品質提升提供技術支持。以下是四個行業「雲」和「霧」的典型案例和應用場景。

工業
GE基於 Pivotal Cloud Foundry打造了 Predix 物聯網 PaaS平台，結合戴爾智能模擬技術，實現了「數據雙胞胎」。基於雲計算，GE 實現了飛機發動機生產過程中的調優，同時，基於霧計算，GE 實現了飛機飛行過程中的「自愈」。
GE Predix 作為物聯網 PaaS 平台，還助力製造企業將大數據、物聯網和人工智慧轉化為智能製造能力，實現數據創新。GE Predix 平台，融合雲計算和霧計算以及」數字雙胞胎「，幫助製造企業實現「虛擬 - 現實」的設計生產融合，並為其提供雲計算服務。
農業
Chitale Dairy是一家乳製品廠。基於戴爾科技虛擬化技術，Chitale Dairy實現了 ERP雲部署。他們基於霧計算，通過為奶牛裝上感測器，進行近實時數據採集分析、處理，實現精細化運營，保證乳製品生產全流程的監控、管理、優化。同時，Chitale Dairy 通過基於雲的乳業生命周期管理平台，實現了乳製品生產流程自動化管理，通過物聯網和大數據分析，對每頭奶牛從食料、喂養、健康、牛奶質量和產量進行全流程監控分析，實現精細化和自動化乳業生產。
將雲的整體業務管理和霧端的優化農場間協作以及奶源監控管理緊密連接起來，在提高乳製品生命周期管理效率的同時，提升了協同和協作效率，加速企業業務創新的速度。

服務業
TopGolf 是一家高爾夫俱樂部。通過採用戴爾科技的虛擬化和超融合技術，形成了高爾夫數字化高端服務輸出能力。他們通過向數字化轉型，打破了傳統高爾夫的業務模式。通過物聯網，將 RFID 晶元嵌入高爾夫球里，實現對每次擊球、每個隊員和賽事進行實時監控，並基於霧計算，實時跟蹤和分析每個擊球動作和球的路徑，實現實時積分。
TopGolf 的業務模式融合了雲計算和霧計算，實現了跨數據中心、雲和邊緣應用的實時數據監控、交互和管理，滿足賽事實時監控、場上場下互動、賽前球員積分分析、社交媒體、會員個性化數據管理等大數據分析的需求。

交通業
在智能交通中，可通過感測器搜集信息，進行實時數據分析和交通部署，以提高公共安全。通過霧計算，智能交通控制系統中的一個霧節點可以共享收集到的交通信息，以緩解高峰時段的交通擁堵、定位交通事故，並可以通過遠程式控制制緩解交通擁堵區域的交通狀況。同時，在每個用戶的電話和公共交通中，基於霧計算的應用程序允許用戶在沒有持續網路連接的情況下，共享並通過附近的用戶下載內容。
此外，自動化車輛的安全系統、道路上的監控系統以及公共交通的票務系統，都可以從感測器和視頻數據中收集大量信息。聚合後的數據將傳輸到雲上，根據用戶的需求進行數據提取和分析，再基於霧計算實現邊緣數據實時分析，從而為用戶快速提供精準信息，以保障公共交通的暢通和安全。

未來霧計算將扮演重大角色
從商業運營模式到工作生活方式，智能物聯網技術正深刻改變著人類社會。要讓物聯網擁有無處不在的智能，就必須充分利用網路環境中分散存在的計算、存儲、通信和控制等能力，通過資源共享機制和協同服務架構來有效提升生產效率或用戶體驗。

當前，霧計算技術的研究和標准化工作剛剛起步。我們面臨的主要技術挑戰和研究熱點為：如何在霧計算節點之間建立信任關系，如何在它們之間推動資源充分共享，如何在雲—霧—邊緣等多層次之間實現高效通信和緊密協作，如何在異構節點之間完成復雜任務的公平按需分配等。
可以預見，隨著霧計算技術的不斷發展成熟和普及應用，智能物聯網將越來越便捷、越來越真實地借鑒和映射人類社會的組織架構和決策機制，從而能用更自然和更熟悉的方式為每個人提供觸手可及、無處不在的智能服務。

⑨ 協同過濾和基於內容推薦有什麼區別

基於物品的協同過濾和內容過濾有什麼區別？
基於物品的協同過濾，首先從數專據庫里獲取他之屬前喜歡的東西，然後從剩下的物品中找到和他歷史興趣近似的物品推薦給他。核心是要計算兩個物品的相似度。
內容過濾的基本思想是，給用戶推薦和他們之前喜歡的物品在內容上相似的其他物品。核心任務就是計算物品的內容相似度。

⑩ 協同過濾中的可擴展性問題是什麼

協同過濾演算法能夠容易地為幾千名用戶提供較好的推薦，但是對於電子商務網站，往往需要給成百上千萬的用戶提供推薦，這就一方面需要提高響應時間的要求，能夠為用戶實時地進行推薦;另一方面還應考慮到存儲空間的要求，盡量減少推薦系統運行的負擔。

1．3 可擴展性問題

在協同過濾推薦演算法中，全局數值演算法能及時利用最新的信息為用戶產生相對准確的用戶興趣度預測或進行推薦，但是面對日益增多的用戶，數據量的急劇增加，演算法的擴展性問題(即適應系統規模不斷擴大的問題)成為制約推薦系統實施的重要因素。雖然與基於模型的演算法相比，全局數值演算法節約了為建立模型而花費的訓練時間，但是用於識別「最近鄰居」演算法的計算量隨著用戶和項的增加而大大增加，對於上百萬的數目，通常的演算法會遇到嚴重的擴展性瓶頸問題。該問題解決不好，直接影響著基於協同過濾技術的推薦系統實時向用戶提供推薦問題的解決，而推薦系統的實時性越好，精確度越高，該系統才會被用戶所接受。

基於模型的演算法雖然可以在一定程度上解決演算法的可擴展性問題，但是該類演算法往往比較適於用戶的興趣愛好比較穩定的情況，因為它要考慮用戶模型的學習過程以及模型的更新過程，對於最新信息的利用比全局數值演算法要差些。

分析以上協同過濾在推薦系統實現中面臨的兩個問題，它們的共同點是均考慮到了最近鄰居的形成問題(包括用戶信息獲得的充分性、計算耗費等)。但是應該看到協同過濾在推薦系統的實現中，要獲得最近鄰居用戶，必須通過一定的計算獲得用戶之間的相似度，然後確定最佳的鄰居個數，形成鄰居用戶集。而在這一過程中，如果對全部數據集進行相似性計算，雖然直接，但是運算量和時間花費都極大，無法適應真實的商務系統。如果通過對訓練集數據(整個數據集的某一子集)進行實驗獲得，雖然不必對整個數據集進行計算，但是必須通過將多次實驗結果統計出來才可能得到，這無疑也增加了推薦結果獲得的代價和誤差。並且如果考慮到數據集的動態變化，這一形成最近鄰居用戶集技術的實際應用價值越來越小。因此，考慮使用更為有效的最近鄰居用戶形成辦法，對於協同過濾的應用非常必要。