推薦系統演算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

不再理論化：聯邦學習親自動手工程專案實作

為了解決推薦系統演算法的問題，作者向小佳,李琨,王鵬,鄭方蘭,田江 這樣論述：

想了解如何兼顧資料共享與隱私安全？ 讓你腳踏實地，將理論知識深化為實踐能力！   　　★金融業工程師 實戰必備 　　★專案實作、延伸領域 一應俱全   　　▍本書介紹   　　隨著社會發展，資料隱私安全的關注度正不斷提高，資料擁有者極力反對無限制計算和使用敏感性資料。在未經許可下，隱私資訊若被商業機構利用即被視為違規，而不同領域間的資料分析也將變得越來越困難。 　　 　　聯邦學習正是解決這些挑戰的關鍵技術。過去幾年不論在研究領域或產業領域，都見證了聯邦學習從無到有、由面對質疑到逐步嶄露頭角的過程。聯邦學習以同態加密等方法來保證本地訓練資料的隱私，同步實現多個資料擁有者協同訓練一個共用的機器

學習模型。根據不同的應用場景，逐步發展出了橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、聯邦遷移學習等類型。 　　 　　本書不僅限於背景歷程、演算法模型、平台框架、應用實戰，更延伸至電腦視覺、自然語言處理等領域的思考與展望，是新一代AI工程師必備的技術參考。   本書特色   　　．FinTech和深度學習結合  　　．新一代機器學習，更安全穩定快速 　　．聯邦學習演算法，模型實作及多種演算法 　　．使用聯邦學習的推薦系統 　　．Docker/K8s的聯邦學習平台架設運行 　　．信用卡/保險評鑑機制的建立 　　．聯邦學習在電腦視覺、NLP、醫療、物聯網的實作專案 　

推薦系統演算法進入發燒排行的影片

運用LDA及深度學習進行新聞分類推薦之研究

為了解決推薦系統演算法的問題，作者鄭宜軒 這樣論述：

在現今的網路蓬勃發展及資訊爆炸的情況下，透過新聞來接收到許多國內外發生的大小事，閱讀新聞也已經成為我們人類每日都必須要做的事情，現今許多資訊皆以各種不同的形式出現，且不斷在更新，人們在面臨資訊爆炸的困境下，如何透過各種不同的管道獲取第一手且最即時的資訊是值得研究的課題。資訊系統不僅可以儲存及處理資訊，最重要的是讓人們用最有效率的方式獲取所需的資訊，目前的新聞媒體為了讓讀者更精準掌握新聞脈動且取得最正確的訊息，更是努力嘗試透過資訊系統做最有效的新聞文章內容分類，以及推薦最符合所需的新聞內容給讀者。本研究利用網路爬蟲程式來獲取大量新聞相關資料，從YAHOO!新聞的網站上，捉取大量的新聞資料，儲

存至資料庫，以便後續各階段能取得真正有用的資料。採用jieba斷詞套件並利用人工的方式有效的將各文句進行斷詞，在利用詞頻-逆向文件頻率(Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF)去計算各個字詞的權重數，每篇文章各字詞的權重數搭配隱含狄利克雷分佈(Latent Dirichlet Allocation，LDA) 分類模型的類別作配對，有效的將每篇新聞分類至各個類別中，研究中也使用深度學習DNN演算法的Tensorflow套件裡的Embedding來訓練讀者觀看新聞的歷史紀錄，並進行推薦，使讀者觀看新聞更加方便，且可隨時獲得自己最感興趣的新聞

內容。

數據中台實戰：手把手教你搭建數據中台

為了解決推薦系統演算法的問題，作者董超華 這樣論述：

自從2015 年阿裡巴巴提出中台的概念後，數據中台的概念就火遍了整個互聯網圈。數據中台是實現企業數據智慧的重要手段，但是數據中台是什麼、為什麼要搭建數據中台、數據中台究竟應該怎麼搭建，這些問題的答案卻很少有人知道。本書從“數據採集”“數據存儲”“數據打通”“數據應用”的角度，基於作者多年搭建數據中台的實戰經驗，毫無保留地為大家解析從0 到1 搭建數據中台的全過程。每個章節都有大量的實戰案例，希望本書能夠對國內數據化工作者提供一定的幫助。本書的讀者範圍很廣，無論你是想要進行數據化轉型的公司高層、一線的產品經理、運營/設計/開發人員，還是對數據領域感興趣的學生或從業人員，都可以從中學到想要的內容。

董超華 曾就職於科大訊飛、佳都集團，現任富力環球商品貿易港資料中台產品負責人。人人都是產品經理專欄作家、公眾號“改變世界的產品經理”主理人，主要分享商業、產品、運營方面的原創文章。其寫作的資料中台實戰系列文章獲得廣泛好評。 第1章 數據中台入門攻略 1 1.1 什麼是中台 1 1.1.1 業務中台與數據中台有什麼關係 3 1.1.2 什麼企業適合搭建中台 3 1.2 雙中台實戰案例 4 1.2.1 業務中台架構 5 1.2.2 數據中台架構 7 1.3 數據中台人員構成 8 1.4 數據中台開發流程 12 1.5 數據中台內外合作機制 15 1.5.

1 數據中台如何與其他部門合作 15 1.5.2 數據中台內部專案管理流程 18 第2章 數據獲取 20 2.1 數據獲取的分類 20 2.2 用戶行為數據獲取 21 2.2.1 與協力廠商移動應用統計公司合作的數據獲取方式 21 2.2.2 前後端埋點結合的數據獲取方式 22 2.2.3 視覺化埋點與後端埋點結合的數據獲取方式 31 2.3 數據獲取流程 33 2.4 數據埋點實戰案例 34 第3章 數據存儲與計算 38 3.1 數據指標的定義 39 3.1.1 數據指標的重要性 39 3.1.2 如何定義數據指標 39 3.1.3 如何識別虛榮指標 42 3.2 數據模型設計 43 3

.2.1 什麼是數據庫和數據倉庫 43 3.2.2 數據倉庫的分層建模體系 45 3.3 數據模型設計實戰案例 48 3.3.1 ODS層模型設計 49 3.3.2 DWD層/DWS層模型設計 54 3.3.3 ADS層模型設計 63 3.4 數據計算實戰案例 65 3.4.1 從ODS層到DWD層計算過程 65 3.4.2 從DWD層到DWS層計算過程 68 3.4.3 從DWS層到ADS層計算過程 70 第4章 數據打通 72 4.1 標籤平臺設計思路 72 4.2 標籤平臺快速入門 75 4.2.1 標籤平臺主流程介紹 75 4.2.2 數據寬表 76 4.2.3 標籤體系 77 4.

2.4 標籤工廠 81 4.2.5 人群圈選 83 4.3 用戶畫像 87 4.3.1 個人用戶畫像 88 4.3.2 群體用戶畫像 89 4.4 標籤平臺實戰案例 91 第5章 用戶分析 95 5.1 用戶分析的思路 95 5.2 用戶拉新分析 96 5.2.1 用戶拉新管道註冊碼管理 96 5.2.2 用戶拉新相關指標 98 5.2.3 使用者拉新頁面轉化率 98 5.2.4 使用者拉新ROI模型 100 5.3 用戶活躍分析 101 5.4 用戶留存分析 102 5.5 用戶轉化分析 103 5.6 用戶裂變分析 105 5.7 用戶生命週期分析 106 第6章 商品分析 110 6

.1 商品售前分析 111 6.1.1 供應商的選擇 112 6.1.2 商品定位 113 6.1.3 商品數量規劃 114 6.1.4 商品上架分析 115 6.2 商品售中分析 116 6.3 商品售後分析 121 第7章 流量分析 123 7.1 網頁分析 124 7.1.1 推廣頁 125 7.1.2 商品詳情頁 126 7.2 路徑分析 127 7.3 坑位分析 130 第8章 交易分析 134 8.1 針對公司領導層的交易分析設計 134 8.1.1 領導層移動端交易分析設計 136 8.1.2 自動化短信推送 137 8.1.3 數據大屏設計 139 8.2 針對產品/運營人

員的交易分析設計 140 8.2.1 交易分析數據總覽 141 8.2.2 管道交易分析 141 8.2.3 交易來源分析 143 8.2.4 購物頻次分析和購物間隔分析 145 第9章 自助分析平臺 148 9.1 自助分析平臺產品方案 149 9.2 快速入門三種數據自助分析視覺化產品 150 9.2.1 帆軟自助看板模組介紹 151 9.2.2 達芬奇自助看板模組介紹 153 9.2.3 Superset自助看板模組介紹 155 9.3 自助分析平臺技術選型 157 9.4 自助分析平臺實戰案例 157 9.4.1 數據中台集成達芬奇 157 9.4.2 自助分析平臺實戰案例 162

第10章 自動化行銷平臺 167 10.1 自動化行銷平臺的設計思路 168 10.2 自動化行銷平臺介紹 169 10.2.1 常規行銷活動的內容製作 170 10.2.2 行銷活動人群圈選 176 10.2.3 行銷活動觸達任務 176 10.2.4 活動效果分析 180 10.3 自動化行銷平臺實戰案例 182 10.3.1 優惠券行銷活動實戰案例 182 10.3.2 週期性短信觸達行銷活動實戰案例 184 第11章 推薦平臺 187 11.1 什麼是推薦系統 187 11.2 推薦系統架構 189 11.2.1 推薦系統功能架構 189 11.2.2 推薦系統技術架構 191 1

1.3 推薦平臺專案實施流程 192 11.4 兩種經典的推薦演算法 193 11.4.1 基於使用者的協同過濾演算法 194 11.4.2 基於物品的協同過濾演算法 195 11.5 推薦系統的評測指標 196 11.6 推薦系統的冷開機 199 11.7 從0到1打造一個離線推薦系統 201 11.7.1 離線推薦系統設計思路 201 11.7.2 離線推薦系統演算法選型 201 11.7.3 離線推薦系統開發過程 204 11.7.4 離線推薦系統測試 208 11.8 從0到1打造一個即時推薦系統 210

整合使用者與商品的特徵表達來預測購買行為

為了解決推薦系統演算法的問題，作者張文綺 這樣論述：

推薦系統一直是電子商務研究與實務中的熱門話題，傳統的行銷方式所帶來的效益已經不再滿足企業需求，但大量的行銷推廣成本成為企業的長期痛點。許多大型網路平臺不斷嘗試優化推薦機制，與時俱進更新推薦系統演算法，不僅增加企業的核心資訊研發能力，對於企業增益運營績效而言有很大助益。然而，有效的表達使用者與商品項目的資訊與特徵是推薦系統預測購買行為的困難處也是重要因素之一。近年來，圖形嵌入技術的研究受到了極大的關注，將原始數據轉換成低維度的向量表示，並且同時保留圖關聯的特徵。因此本研究利用RFM模型與圖網路學習來強化特徵工程並學習使用者與商品項目的特徵，藉以輔助機器學習方法可以準確去預估使用者購買行為來優化

推薦成效。本研究的實驗結果顯示RFM模型以及商品購買序列所學習到的向量特徵表達，能有效的提升預測使用者的購買行為。本研究也能夠輔助電子商務規劃人員做為參考，且有效規劃其庫存和針對消費者的個人化優惠。