协作过滤又叫

Ⅰ 过滤分为哪几种类型

过滤是一种常用的分离混合物的方法，
过滤方式多种多样，实验室常用（滤纸）做过滤层，
在实际生产生活中还可以用（活性炭）（细沙）做过滤层．
除此之外，实验室分离混合物，还有结晶、重结晶、蒸馏和萃取等
1.过滤
过滤是把不溶于液体的固体物质跟液体相分离的一种方法。根据混合物中各成分的性质可采用常压过滤、减压过滤或热过滤等不同方法。中学常用的是常压过滤的方法，即用普通玻璃漏斗做过滤器，用滤纸做过滤介质。当将混合物进行过滤时，得到的澄清液体是滤液，留在过滤介质上面的固体颗粒是滤渣；
2.结晶
固体物质从溶液里析出晶体的原理，常应用于生产或科研，用以分离可溶性混合物或除去一些可溶性杂质。这种混合物的分离方法叫结晶法。结晶法又可分结晶、重结晶（或称再结晶）和分步结晶等方法。
比如，苦卤的主要成分是MgCl2、NaCl，其次是MgSO4，含量较少的是KCl，工业上利用这四种物质的溶解度不同，采取去水或加水，升温或降温的方法，分别使它们结晶或溶解，从而把比较重要的KCl分离出来。
3.分馏，蒸馏
分离沸点相差比较大的混合物；
4.
萃取
利用溶质在互不相溶的溶剂里溶解度的不同，以一种溶剂把溶质从另一溶剂里提取出来的方法。例如用四氯化碳萃取碘水中的碘。

Ⅱ 协同过滤和关联规则分析的区别是什么

专业水族人士意见:张弘 (景弘水族)其实不会有太大区别，只不过过滤棉的空隙内比较小。则，生化棉的容空隙比较大，因为生化棉是为了硝化细菌和其他有益细菌的繁殖，所以空隙要相对较大。而过滤棉是为了过滤杂质，所以空隙要比较小。其实:不太苛刻的话，两者是可以公用的，基本没有多大区别，除非你真的想建立一个完美的过滤系统，才会特意去区分。祝:养鱼快乐!

Ⅲ 协同过滤，基于内容推荐有什么区别

举个简单的小例子，我们已知道
用户喜欢的电影是A，B，C
用户u2喜欢的电影是A, C, E, F
用户u3喜欢的电影是B，D
我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影
基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。
协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片，哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示，他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片推荐给u1。
根据数据源的不同推荐引擎可以分为三类
1、基于人口的统计学推荐(Demographic-based Recommendation)
2、基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
3、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基于内容的推荐：
根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品
基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

Ⅳ 协同过滤和基于内容推荐有什么区别

怎么全是你发的这个问题，给详细的问题描述

Ⅳ 信息检索过滤类型

信息检索按照类容分：可以分为
事实检索、数据检索和文献检索
信息检索按照组织方式分：可以分为
目录检索、全文检索、超文本检索、超媒体检索
信息检索按照检索手段分：可以分为
手工检索、计算机检索、网络检索

因为信息检索比较容易理解不再多说。下面照抄一段信息过滤的类型：

从不同角度可以对信息过滤作出了不同的分类，根据信息过滤的基本原理将其分为以下几种：
①基于内容的信息过滤：又称认知学过滤，是指首先对一则信息的内容和潜在信息接收者的信息需求进行表征，然后利用这些表征智能地把相匹配的信息传送给信息接收者。目前，网络系统中使用的分配列表和关键词匹配是最基本的基于内容的过滤形式。
⑨协作过滤：又称社会学过滤，这种方法支持群体中个性化的和有组织的相互联系。重点研究信息发出者的特点。其典型特征是利用用户群中兴趣相似或相同的知识来间接获取用户特定需求，从而进行信息过滤并为用户推荐相关信息。这种方法对事先不了解或很难表达自己的信息需求的用户比较有效，对复合式的信息过滤系统识别初始用户兴趣文档也具有重要的价值。
③基于经济学的过滤：这种过滤方法主要利用各种成本一效益评价和显性的或隐性的价格机制来实现信息过滤。即用户常常根据成本与价值之比来确定是否对一则消息进行处理。信息的长度、潜在信息质量、成本、效益以及个性化程度等都是经济过滤方法中需要考虑的重要指标。这样的过滤系统原型目前还较为少见。
④基于环境的过滤：也称作链接分析或超文本信息过滤。这是一种基于文献与文献邻近度矩阵的过滤。用户在网络上浏览文献时，用户的兴趣常常强烈依赖于浏览的局部环境。该系统根据用户浏览过的文献之间的相关度推测用户下一步可能会浏览哪些文献，从而实现个性化的服务。
⑤基于智能代理的信息过滤：智能代理又称智能体，是一种半自动化的执行程序，能感知环境的变化，有一定的预知功能。能够不在人类的干预或较少干预下完成一定的任务，将智能代理引入信息过滤可自动地修改用户兴趣文档并自动地进行相关的过滤操作，增强系统的可适性。系统能够精确地学习用户行为并理解用户行为与信息内容之间的联系，代理之间还可以互相学习、协调行动完成预定的过滤任务。如美国麻省理工学院研制的Amalthaea系统就利用了两种代理进行过滤：信息发现代理和信息过滤代理。
⑥复合型过滤：是将上述几种方法不同程度地结合起来实施信息过滤。已运行的过滤系统实验证明，任何两种或两种以上方法的结合都能不同程度地提高过滤的效率。

Ⅵ c、t、a过滤器还有一种叫法是什么

C/T/A三级精密过滤器：
C级离心式油水分离器
T级主管路过滤器
A级微油露过滤器
H级除油除臭活性碳过滤器

Ⅶ 协同过滤算法和聚类算法有什么区别

协同过滤多处理的是异构数据，数据差别大种类多；聚类多处理的是同构数据

Ⅷ 协同过滤中的实时性定义及解决思路

自从第一台IoT设备于1990年问世以来，物联网已经有了长足的发展，这是一种可以在互联网上开启和关闭的烤面包机。27年之后，联网设备已经从新奇产品变成了日常生活中必不可少的一部分。

最近的预估显示，成年人平均每天花在智能手机上的时间超过4个小时，只能手机也是一种装有物联网传感器数据的设备。目前，81%的成年人拥有智能手机。想象一下，当81%的成年人拥有智能汽车和智能家居时，我们将会收到多少数据。
今天，IoT设备的大部分数据都在云中处理，这意味着全球所有角落产生的数据都被集中发送到数据中心的少数计算机上。然而，随着IoT设备的数量预计将在2020年猛增至200亿，通过互联网发送数据的体积和速度对云计算方法提出了严峻的挑战。

越来越多的设备连接将迫使IoT制造商在2018年将云计算模式从云计算模式转移到一种称为“雾计算”的新模式。

越来越多的数据访问，云计算问题明显
物联网和人工智能的发展将带来价值数以亿计的数据。分布广泛的传感器、智能终端等每时每刻都在产生大量的数据。尽管云计算拥有“无限”的计算和存储资源池，但云数据中心往往是集中化的且距离终端设备较远，当面对大量的分布广泛的终端设备及所采集的海量数据时，云不可避免地遇到了三大难题：
网络拥塞，如果大量的物联网和人工智能应用部署在云中，将会有海量的原始数据不间断地涌入核心网络，造成核心网络拥塞;
高延迟，终端设备与云数据中心的较远距离将导致较高的网络延迟，而对实时性要求高的应用则难以满足需求;
可靠性无法保证，对可靠性和安全性要求较高的应用，由于从终端到云平台的距离远，通信通路长，因而风险大，云中备份的成本也高。

因此，为满足物联网和人工智能等应用的需求，作为云计算的延伸扩展，雾计算(Fog Computing)的概念应运而生。雾计算最早由思科提出，它是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网设备 / 传感器之间的中间层，它提供计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。
雾计算主要使用边缘网络中的设备，可以是传统网络设备，如网络中的路由器、交换机、网关等，也可以是专门部署的本地服务器。这些设备的资源能力都远小于一个数据中心，但是它们庞大的数量可以弥补单一设备资源的不足。
在物联网中，雾可以过滤、聚合用户消息，匿名处理用户数据以保证隐秘性，初步处理数据以便实时决策，提供临时存储以提升用户体验，而云则可以负责大运算量或长期存储任务，与雾计算优势互补。通过雾计算，可以将一些并不需要放到云上的数据在网络边缘层直接进行处理和存储，提高数据分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，提升安全性。雾计算以其广泛的地理分布、带有大量网络节点的大规模传感器网络、支持高移动性和实时互动以及多样化的软硬件设备和云在线分析等特点，迅速被物联网和人工智能应用领域的企业所接受并获得广泛应用，例如，M2M、人机协同、智能电网、智能交通、智能家居、智能医疗、无人驾驶等应用。
与边缘计算(Edge Computing)不同的是，雾计算可以将基于云的服务 , 如 IaaS、 PaaS、 SaaS，拓展到网络边缘，而边缘计算更多地专注于终端设备端。雾计算可以进行边缘计算，但除了边缘网络，雾计算也可以拓展到核心网络，也就是边缘和核心网络的组件都可以作为雾计算的基础设施。

“云”和“雾”典型案例和应用场景
融合云平台和雾计算，一方面可通过云降低传统 IT采购、管理和运维的开支，将 IaaS、 PaaS、 SaaS作为云服务输出;另一方面，通过雾计算可保证边缘端数据的实时搜集、提取和分析速度，提高网络资源部署使用和管理效率，有助于提高人机协同效率，为企业业务创新、服务品质提升提供技术支持。以下是四个行业“云”和“雾”的典型案例和应用场景。

工业
GE基于 Pivotal Cloud Foundry打造了 Predix 物联网 PaaS平台，结合戴尔智能仿真技术，实现了“数据双胞胎”。基于云计算，GE 实现了飞机发动机生产过程中的调优，同时，基于雾计算，GE 实现了飞机飞行过程中的“自愈”。
GE Predix 作为物联网 PaaS 平台，还助力制造企业将大数据、物联网和人工智能转化为智能制造能力，实现数据创新。GE Predix 平台，融合云计算和雾计算以及”数字双胞胎“，帮助制造企业实现“虚拟 - 现实”的设计生产融合，并为其提供云计算服务。
农业
Chitale Dairy是一家乳制品厂。基于戴尔科技虚拟化技术，Chitale Dairy实现了 ERP云部署。他们基于雾计算，通过为奶牛装上传感器，进行近实时数据采集分析、处理，实现精细化运营，保证乳制品生产全流程的监控、管理、优化。同时，Chitale Dairy 通过基于云的乳业生命周期管理平台，实现了乳制品生产流程自动化管理，通过物联网和大数据分析，对每头奶牛从食料、喂养、健康、牛奶质量和产量进行全流程监控分析，实现精细化和自动化乳业生产。
将云的整体业务管理和雾端的优化农场间协作以及奶源监控管理紧密连接起来，在提高乳制品生命周期管理效率的同时，提升了协同和协作效率，加速企业业务创新的速度。

服务业
TopGolf 是一家高尔夫俱乐部。通过采用戴尔科技的虚拟化和超融合技术，形成了高尔夫数字化高端服务输出能力。他们通过向数字化转型，打破了传统高尔夫的业务模式。通过物联网，将 RFID 芯片嵌入高尔夫球里，实现对每次击球、每个队员和赛事进行实时监控，并基于雾计算，实时跟踪和分析每个击球动作和球的路径，实现实时积分。
TopGolf 的业务模式融合了云计算和雾计算，实现了跨数据中心、云和边缘应用的实时数据监控、交互和管理，满足赛事实时监控、场上场下互动、赛前球员积分分析、社交媒体、会员个性化数据管理等大数据分析的需求。

交通业
在智能交通中，可通过传感器搜集信息，进行实时数据分析和交通部署，以提高公共安全。通过雾计算，智能交通控制系统中的一个雾节点可以共享收集到的交通信息，以缓解高峰时段的交通拥堵、定位交通事故，并可以通过远程控制缓解交通拥堵区域的交通状况。同时，在每个用户的电话和公共交通中，基于雾计算的应用程序允许用户在没有持续网络连接的情况下，共享并通过附近的用户下载内容。
此外，自动化车辆的安全系统、道路上的监控系统以及公共交通的票务系统，都可以从传感器和视频数据中收集大量信息。聚合后的数据将传输到云上，根据用户的需求进行数据提取和分析，再基于雾计算实现边缘数据实时分析，从而为用户快速提供精准信息，以保障公共交通的畅通和安全。

未来雾计算将扮演重大角色
从商业运营模式到工作生活方式，智能物联网技术正深刻改变着人类社会。要让物联网拥有无处不在的智能，就必须充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等能力，通过资源共享机制和协同服务架构来有效提升生产效率或用户体验。

当前，雾计算技术的研究和标准化工作刚刚起步。我们面临的主要技术挑战和研究热点为：如何在雾计算节点之间建立信任关系，如何在它们之间推动资源充分共享，如何在云—雾—边缘等多层次之间实现高效通信和紧密协作，如何在异构节点之间完成复杂任务的公平按需分配等。
可以预见，随着雾计算技术的不断发展成熟和普及应用，智能物联网将越来越便捷、越来越真实地借鉴和映射人类社会的组织架构和决策机制，从而能用更自然和更熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。

Ⅸ 协同过滤之后为什么需要 ctr排序

你的问题是否是：基于物品的协同过滤和内容过滤有什么区别？
基于物品回的协同过滤，首先答从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后从剩下的物品中找到和他历史兴趣近似的物品给他。核心是要计算两个物品的相似度。
内容过滤的基本思想是，给用户和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。

您好，答题不易

如有帮助，

Ⅹ 协同过滤中的可扩展性问题是什么

协同过滤算法能够容易地为几千名用户提供较好的推荐，但是对于电子商务网站，往往需要给成百上千万的用户提供推荐，这就一方面需要提高响应时间的要求，能够为用户实时地进行推荐;另一方面还应考虑到存储空间的要求，尽量减少推荐系统运行的负担。

1．3 可扩展性问题

在协同过滤推荐算法中，全局数值算法能及时利用最新的信息为用户产生相对准确的用户兴趣度预测或进行推荐，但是面对日益增多的用户，数据量的急剧增加，算法的扩展性问题(即适应系统规模不断扩大的问题)成为制约推荐系统实施的重要因素。虽然与基于模型的算法相比，全局数值算法节约了为建立模型而花费的训练时间，但是用于识别“最近邻居”算法的计算量随着用户和项的增加而大大增加，对于上百万的数目，通常的算法会遇到严重的扩展性瓶颈问题。该问题解决不好，直接影响着基于协同过滤技术的推荐系统实时向用户提供推荐问题的解决，而推荐系统的实时性越好，精确度越高，该系统才会被用户所接受。

基于模型的算法虽然可以在一定程度上解决算法的可扩展性问题，但是该类算法往往比较适于用户的兴趣爱好比较稳定的情况，因为它要考虑用户模型的学习过程以及模型的更新过程，对于最新信息的利用比全局数值算法要差些。

分析以上协同过滤在推荐系统实现中面临的两个问题，它们的共同点是均考虑到了最近邻居的形成问题(包括用户信息获得的充分性、计算耗费等)。但是应该看到协同过滤在推荐系统的实现中，要获得最近邻居用户，必须通过一定的计算获得用户之间的相似度，然后确定最佳的邻居个数，形成邻居用户集。而在这一过程中，如果对全部数据集进行相似性计算，虽然直接，但是运算量和时间花费都极大，无法适应真实的商务系统。如果通过对训练集数据(整个数据集的某一子集)进行实验获得，虽然不必对整个数据集进行计算，但是必须通过将多次实验结果统计出来才可能得到，这无疑也增加了推荐结果获得的代价和误差。并且如果考虑到数据集的动态变化，这一形成最近邻居用户集技术的实际应用价值越来越小。因此，考虑使用更为有效的最近邻居用户形成办法，对于协同过滤的应用非常必要。