一、隐语义模型（LFM Latent Factor Mode） 基于样本的用户偏好信息，训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好信息进行预测新物品的得分，计算推荐 目标：揭示隐藏特征 方法：矩阵分解进行降维分析【分解之后的矩阵代表了用户和物品的隐藏特征】 1、LFM降维方法-矩阵因子分解 想要发现K ...
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编程语言 时间：
2019-09-03 09:16:02
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在互联网飞速发展的现代社会，人们每天都要受到成百上千条信息的轰炸，APP推送、新闻热点、信息流广告……一个有效的“信息过滤器”已经成为了人们日常生活的刚需，也是信息供应商在激烈的市场环境中脱颖而出的必杀技。推荐系统正扮演着这样一个角色，它如同筛子一般，帮我们找到最想要的内容。但是，推荐系统过高的技术门槛和研发成本把很多企业挡在了门外。第四范式基于机器学习技术推出的智能推荐产品先荐，专注于内容行业的
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2019-08-08 21:10:36
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第三十九章要点 SharedPreferences保存用户偏好参数 使用SharedPreferences(保存用户偏好参数)保存数据， 当我们的应用想要保存用户的一些偏好参数，比如是否自动登陆，是否记住账号密码,是否在Wifi下才能 联网等相关信息,如果使用数据库的话,显得有点大材小用了！我们把上 ...
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移动开发 时间：
2019-05-05 23:19:16
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教材学习内容总结 第39章要点 要点1：SharedPreference 在Android中我们通常使用 一个轻量级的存储类——SharedPreferences来保存用户偏好的参数。 android.content.SharedPreferences接口提供了用于 排序 和 读取 应用程序设置的方 ...
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移动开发 时间：
2019-05-03 14:17:10
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典型用户: 王二姐 性别、年龄:女 28岁 职业:金融管理人员 收入:20万 生活工作情况:经常用电脑。 动机，目的，困难:工作累，喜欢玩一些小游戏。困难:找不到称心的小游戏 用户偏好:喜欢比较嗨的氛围 典型场景:玩各种小游戏 典型描述:白骨精 场景描述:王二姐是一个白领，喜欢玩一些小游戏来缓解压力 ...
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2018-12-10 23:34:22
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个性简历的基本角色： （1）使用者：制作一份良好的求职简历 （2）商家：想要让个性简历的使用者越来越多 （3）浏览者：浏览使用个性简历，只是好奇却并不太需要 （4）广告商：用广告对软件进行进行宣传 （5）管理员：管理维护与更新软件 用户场景分析： 用户在面临毕业找工作或者在其它情况需要求职的时候，需 ...
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2018-12-10 20:53:20
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团队开发项目之典型用户和用户场景 一.典型用户分析 姓名 苏沐橙 性别 女 年龄 20 收入 无收入，月支出800 知识层次和能力 熟练使用手机，懂得下载各种APP 生活/工作状况 上课 吃饭 学习 娱乐 用户偏好 讨厌麻烦，喜欢简单易懂的东西 典型场景 用户对于英语不是很感兴趣，但是苦于需要考过4 ...
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2018-12-09 20:03:02
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典型用户： 1. 姓名：王老师 性别年龄：男 30岁 职业;老师 收入：8000/月 知识层次能力：教师，用电脑比较熟练。 生活/工作状况：课本实验枯燥难懂，学生们不好好听课，纯口述效果不好 动机目的，困难：希望讲课（实验）时能生动一些 用户偏好：备课 用户数量：不明 典型场景：上课时用软件演示实验 ...
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2018-12-09 00:31:54
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场景/故事/Story 小明今天上测量课时略感无聊，玩起了手机，恰好这节课老师讲了关于精密测角的知识，然而他在玩手机， 根本无心听讲。下课之后，老师留了精密测角的任务，小明两眼懵逼，根本不知道从何下手。测量步骤不会， 计算过程也不会，他开始慌了。恰巧，小明认识我，我正好最近在开发这款测量软件，小明欣 ...
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2018-12-08 22:38:48
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Nick Babich – 早在2016年的时候，移动端流量就已经超越桌面端成为目前主流。根据Google UK 的研究，如今65%的英国成年人都以智能手机作为他们的主要上网设备。 人们通过移动端设备搜索信息，在线购物，使用移动端设备订阅各种服务。用户偏好上的转变推动着用户期望发生变化。现如今，绝大 ...
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移动开发 时间：
2018-11-24 00:49:01
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