首页 大数据 正文

大数据推荐算法(大数据推荐算法实现)

大数据 34
本篇文章给大家谈谈大数据推荐算法,以及大数据推荐算法实现对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、快手推荐第一个人是什么意思

本篇文章给大家谈谈大数据推荐算法,以及大数据推荐算法实现对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

快手推荐第一个人是什么意思

快手推荐第一个人是大数据推荐算法的意思。

快手推荐算法核心就是标签,你关注的人本身有标签,跟据你关注的人给你打标签,然后再把这些标签的视频推荐给你。

大数据推荐算法,你关注了一个美女,系统就判断你喜欢看美女,就给你推荐更多美女让你看个够,这就是你越喜欢看啥,就给你推荐啥。

将基于社交媒体的行为分析叫做什么?

基于社交媒体的新闻分析,现在就叫做大数据推荐算法。你看现在你打开任何一个网站浏览的都是你感兴趣或者曾经有关注过的内容或者话题,这就是大数据,他们根据你的浏览习惯而进行推荐。

人工智能、大数据的广泛应用,算法推荐如何守好边界

来源:光明日报

面对海量信息,算法推荐如何守好边界

人工智能、大数据的广泛应用,给互联网平台带来了自动化的算法技术。一方面,互联网平台利用算法技术对网络内容提取特征并进行识别,通过打标签的方式向网络用户提供文学、音乐、视频等;另一方面,互联网平台利用算法技术,对网络用户的生活规律、阅读习惯、消费偏好等信息进行抓取分析,向网络用户精准推荐相关内容。算法应用给经济 社会 发展注入了新动能,同时,算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用也导致了一系列问题。

日前,国家互联网信息办公室等四部门联合颁布了《互联网信息服务算法推荐管理规定》。该规定从公共利益和保护消费者着眼,明确算法推荐给用户打标签不得包含违法信息,有助于促进算法推荐服务 健康 发展、提升监管能力水平。但如果算法推荐的内容中包含了涉及第三人权利的信息,该第三人权利如何获得保障,规定中并未涉及。为维护互联网生态,平衡互联网平台与权利人、用户之间的关系,在确立互联网平台算法推荐中的义务时,应当合理把握技术中立、法律规则的弹性解释等。

(作者:李雨峰,系西南政法大学知识产权研究院院长、知识产权治理创新研究团队首席专家)

短视频系统及大数据推荐机制

  三个商业维度决定了短视频已经成为主流,分别为 网络流量趋势,信息高效传达,变现价值能力 。这三个方面的分别为平台,用户,创作者满足了各取所需的形态,这是实际价值的存在点。

  网络流量趋势顾名思义,则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功,每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量,获取市场的广告效益,所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。

  信息高效传达则是针对用户而言,能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是***,财经,体育,知识,消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客,新闻知识获取渠道的升级。视频的每一帧都可能涵盖成百上千字的文字内容,在这个数据爆炸的时代,提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。

  变现价值能力,这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮,这样蛋糕就会越做越大。

  我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面:

   (1).视频的实时性,热点性,个性化推荐

   (2).检索提取干货信息,作为更高效的搜索引擎

   (3).有***性,实用学习性,传播性

   2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单,这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据,核心算法技术积累,所以在目前初步人工智能时代,算法的重要程度在日益加重。

  说到推荐算法则不得不说到机器学习,在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的,平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序,然后推荐给用户。用数学来表示的话:

针对已知用户,视频和环境和未知行为,比如点击去预测它产生的概率,这就是推荐算法的核心。

   (1).特征X:用户,视频,环境

   比如用户年龄就可以作为特征,根据不同年龄进行特定内容推送,越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号,来自哪里,收藏内容标签,观看停留时间,兴趣标签;当然也可以从视频内容获取特征信息,视频标签,用户评论信息提取,视频类别,视频的平均点击率,弹幕内容,评论量,转发量;用户在什么样的环境中看到的视频,白天或者晚上,使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程,用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解,这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕,就可以作为我们的输入去送给我们的模型,也就是Fx函数。

   (2).构建模型F(y|x)

   目前主流市场上有2种模型,第一种是基于树的模型,就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里,这个决策树模型可以制作得非常深,并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树,可能是很多树构成,相关树之间通过关联主键进行连接,一起加权构成了一个决策树的森林,它们会合在一起去做一个推荐算法,模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。(模型见图1)

   第二种是基于人工神经网络(Artificial Neural Networks)简称连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为的特征,进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度,通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系,从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法,不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类,而且还能更好的确定属性之间的关联强度(模型见图2)。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner,通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据,比如医院里病人的血脂,体重,体温等各类指标数据,然后进行流程连接并设置条件,最终得出神经网络数据结果。

   (3).制定目标Y

   需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重,通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。

这也是很多短视频平台,一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。

   机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律,让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点,某天你去买芒果,小贩摊了满满一车芒果,你一个个选好,拿给小贩称重,然后论斤付钱。自然,你的目标是那些最甜最成熟的芒果,那怎么选呢?你想起来,外婆说过,明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准:只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。

   机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律,让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃?则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。

根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)

在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

在这种学习模式下,输入数据作为对模型的反馈,不像监督模型那样,输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式,在强化学习下,输入数据直接反馈到模型,模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习(Temporal difference learning)

大数据常用的各种算法

我们经常谈到的所谓的 数据挖掘 是通过大量的数据集进行排序,自动化识别趋势和模式并且建立相关性的过程。那现在市面的数据公司都是通过各种各样的途径来收集海量的信息,这些信息来自于网站、公司应用、社交媒体、移动设备和不断增长的物联网。

比如我们现在每天都在使用的搜索引擎。在自然语言处理领域,有一种非常流行的算法模型,叫做词袋模型,即把一段文字看成一袋水果,这个模型就是要算出这袋水果里,有几个苹果、几个香蕉和几个梨。搜索引擎会把这些数字记下来,如果你想要苹果,它就会把有苹果的这些袋子给你。

当我们在网上买东西或是看电影时,网站会推荐一些可能符合我们偏好的商品或是电影,这个推荐有时候还挺准。事实上,这背后的算法,是在数你喜欢的电影和其他人喜欢的电影有多少个是一样的,如果你们同时喜欢的电影超过一定个数,就把其他人喜欢、但你还没看过的电影推荐给你。 搜索引擎和推荐系统 在实际生产环境中还要做很多额外的工作,但是从本质上来说,它们都是在数数。

当数据量比较小的时候,可以通过人工查阅数据。而到了大数据时代,几百TB甚至上PB的数据在分析师或者老板的报告中,就只是几个数字结论而已。 在数数的过程中,数据中存在的信息也随之被丢弃,留下的那几个数字所能代表的信息价值,不抵其真实价值之万一。 过去十年,许多公司花了大价钱,用上了物联网和云计算,收集了大量的数据,但是到头来却发现得到的收益并没有想象中那么多。

所以说我们现在正处于“ 数字化一切 ”的时代。人们的所有行为,都将以某种数字化手段转换成数据并保存下来。每到新年,各大网站、App就会给用户推送上一年的回顾报告,比如支付宝会告诉用户在过去一年里花了多少钱、在淘宝上买了多少东西、去什么地方吃过饭、花费金额超过了百分之多少的小伙伴;航旅纵横会告诉用户去年做了多少次飞机、总飞行里程是多少、去的最多的城市是哪里;同样的,最后让用户知道他的行程超过了多少小伙伴。 这些报告看起来非常酷炫,又冠以“大数据”之名,让用户以为是多么了不起的技术。

实际上,企业对于数据的使用和分析,并不比我们每年收到的年度报告更复杂。已经有30多年历史的商业智能,看起来非常酷炫,其本质依然是数数,并把数出来的结果画成图给管理者看。只是在不同的行业、场景下,同样的数字和图表会有不同的名字。即使是最近几年炙手可热的大数据处理技术,也不过是可以数更多的数,并且数的更快一些而已。

在大数据处理过程中会用到那些算法呢?

 1、A* 搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的较佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是较佳优先搜索的范例。

2、集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——较佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。

3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。

5、Buchberger算法——一种数学算法,可将其视为针对单变量较大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。

7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方在事先不了解对方的情况下,在不安全的通信信道中,共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起,加密后续通讯。

8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图,计算其中的单一起点最短算法。

9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法

11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的较大公约数。最古老的算法之一,出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

12、期望-较大算法(Expectation-maximization algorithm,又名EM-Training)——在统计计算中,期望-较大算法在概率模型中寻找可能性较大的参数估算值,其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算,第一步是计算期望,利用对隐藏变量的现有估计值,计算其较大可能估计值;第二步是较大化,较大化在第一步上求得的较大可能值来计算参数的值。

13、快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广,从数字信号处理到解决偏微分方程,到快速计算大整数乘积。

14、梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。

15、哈希算法(Hashing)。

16、堆排序(Heaps)。

17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用,比如计算机代数系统和大数程序库,如果使用长乘法,速度太慢。该算法发现于1962年。

18、LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction)——以格规约(lattice)基数为输入,输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。

19、较大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到较大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。较大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。较大流与网络中的界面有关,这就是较大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的较大流。

20、合并排序(Merge Sort)。

21、牛顿法(Newton's method)——求非线性方程(组)零点的一种重要的迭代法。

22、Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法,函数采取在给定状态的给定动作,并计算出期望的效用价值,在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是,在不需要环境模型的情况下,可以对比可采纳行动的期望效用。

23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法,在实践中,是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数,它仍是最快的,而且都认为它比数域筛法更简单。

24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据,数据中包含异常值,估算一个数学模型的参数值。其基本假设是:数据包含非异化值,也就是能够通过某些模型参数解释的值,异化值就是那些不符合模型的数据点。

25、RSA——公钥加密算法。较早的适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用,大家也相信它有足够安全长度的公钥。

26、Schönhage-Strassen算法——在数学中,Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为:O(N log(N) log(log(N))),该算法使用了傅里叶变换。

27、单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中,单纯型算法是常用的技术,用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组,以及一个等待较大化(或最小化)的固定线性函数。

28、奇异值分解(Singular value decomposition,简称SVD)——在线性代数中,SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法,在信号处理和统计中有多种应用,比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdetermined linear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。

29、求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题,它们有很多应用,比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组,可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination),或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。

30、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域,为所有像素找出一种计算方法,看看该像素是否处于同质区域( homogenous region),看看它是否属于边缘,还是是一个顶点。

31、合并查找算法(Union-find)——给定一组元素,该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作:

查找:判断某特定元素属于哪个组。

合并:联合或合并两个组为一个组。

32、维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法,这种序列被称为维特比路径,其结果是一系列可以观察到的事件,特别是在隐藏的Markov模型中。

大数据“推荐算法”分宿舍是否适合所有高校推广?

2018年8月27日报道,近日,南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍,帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。据了解,南大去年开始尝试通过网络问卷调查,根据新生生活习惯分宿舍,今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版,利用校园迎新网的数据调查,统计新生生活习惯、兴趣爱好等,再通过大数据“推荐算法”,量化评估各项数据之间的相似度,将兴趣相投的新生分到同一个宿舍,更快适应大学生活。

根据学生的生活习惯、性格爱好分配宿舍,把有相同、相近生活习惯、性格爱好的同学尽可能安排在一间宿舍,以减少因生活习惯、性格爱好的差异而产生的舍友冲突、矛盾,早在多年前就有高校探索,还有高校允许学生在到学校报到前在网上选宿舍。但是,总体看来,大多数高校还是实行传统的按学号先后或随机安排的方式,这也是南大这次大数据“推荐算法”安排宿舍受到关注的原因。高校应该多利用现代技术,优化宿舍管理,让宿舍管理更人性化。

推广按学生生活习惯、性格爱好安排宿舍的方法其实并不难。一方面,这并不需要学校提供更多的宿舍,只是对原有宿舍采取新的结合方式而已;另一方面,由于有大数据的支撑,把相似爱好的同学安排在同一间宿舍,并无太大技术难度,这种安排宿舍的方式利大于弊。虽然学校不可能完全根据学生的情况安排宿舍,但是,能尽可能多地考虑学生的实际情况来安排也是一种进步。如果在未来的学习生活中,学校还进一步允许学生调整宿舍,那么,学生对舍友的满意度相信还会提高。

针对学校根据学生兴趣、习惯安排宿舍,也有人觉得这太把学生的兴趣、习惯差异当回事了,对于过集体生活的大学生而言,应加强集体主义教育,而不是突出他们的习惯差异。这是传统的寄宿制管理思路。随着社会的发展,寄宿制教育也需要考虑到学生的个体差异以及多元的需求。与发达国家的大学寄宿制教育相比,我国大学住宿条件还是比较简陋的,很多学校的宿舍都是4到6人间,甚至还有8人间,由于一个宿舍居住的同学较多,每个同学的生活习惯、性格爱好也不同,一些同学很不习惯一下子五六个人一起同吃同住。这都注定了同宿舍同学之间的磨合是有些困难的。

一项针对大学生舍友关系的调查显示,42.28%的学生与舍友曾经发生矛盾;与舍友发生矛盾时,47.81%的学生会选择“积极沟通”。很显然,舍友间的矛盾很难通过教育、引导就能化解,所以这就需要从舍友组合、搭配这一源头来化解矛盾。

根据学生生活习惯、性格爱好安排宿舍,允许学生自己选择宿舍,这些都是从源头上解决矛盾,构建良好的舍友关系的基础。除此之外,我国大学还可以改变传统的四人间、六人间宿舍管理思路,可以建设一人间、两人间、套间等多种不同户型的宿舍,由学生根据自己的家庭情况进行选择。这并不涉及对学生的不平等对待问题,因为从学校和学生的关系看,学校提供寄宿教育,提供宿舍,而学生住宿舍,他们的关系就像租客与房东的关系一样,由于租客需求不同,大学提供的宿舍条件也会相应不同。随着高等教育的发展,我国大学的后勤服务应该走向社会化,因此也应该按社会化的思路,来改善宿舍的管理和服务,只有这样,宿舍管理才能更人性化。

大数据推荐算法的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于大数据推荐算法实现、大数据推荐算法的信息别忘了在本站进行查找喔。

扫码二维码