svd分解協同過濾

『壹』 為什麼趣頭條內容不能正常看了

可能是因為趣頭條升級了，你沒跟上步奏，重新下載按提示操作就可以了。

趣頭條是一款上海基分文化傳播有限公司開發的APP，於2016年6月正式上線。以娛樂，生活資訊為主體內容，依託於智能化數據分析系統，為新興市場受眾提供精準的內容分發服務。憑借出色的內容創新與閱讀體驗，成為移動內容聚合APP獨角獸。

2018年8月18日，趣頭條提交美國IPO（Initial public offerings）申請。2018年9月14日晚間，趣頭條正式掛牌納斯達克交易所，成為移動內容聚合第一股。

趣頭條致力於打造一款新形式的資訊閱讀軟體，以平台，媒體和共贏的方式。以移動應用為載體進行內容創造，資訊閱讀，提供更多有用，有趣，有益的內容給大家。原創內容，通過與媒體和PGC的合作，趣頭條獲得原創內容。個性化推薦，國內專家與矽谷科學家聯手，以大數據為支撐，為用戶推薦特色閱讀內容。

趣頭條推薦系統，依據用戶屬性進knn聚類，對用戶興趣深度挖掘，使用lda主題模型對文章進行分類，使用深度神經網路模型訓練doc2vec。離線計算使用svd矩陣分解和item base協同過濾，生成個性化推薦文章集，線上實時使用LR預測模型，通過點擊反饋對推薦結果進行重排序。將人群和文章進行分類，將用戶喜歡的文章推薦給用戶。

『貳』 基於用戶、基於項目和SVD的協同過濾Python代碼

目前主要有三種度量用戶間相似性的方法，分別是:餘弦相似性、相關相專似性以及修正的屬餘弦相似性。①餘弦相似性(Cosine)：用戶一項目評分矩陣可以看作是n維空間上的向量，對於沒有評分的項目將評分值設為0，餘弦相似性度量方法是通過計算向量間的餘弦夾角來度量用戶間相似性的。設向量i和j分別表示用戶i和用戶j在n維空間上的評分，則用基於協同過濾的電子商務個性化推薦演算法研究戶i和用戶j之間的相似性為:②修正的餘弦相似性 (AdjustedCosine)：餘弦相似度未考慮到用戶評分尺度問題，如在評分區間[1一5]的情況下，對用戶甲來說評分3以上就是自己喜歡的，而對於用戶乙，評分4以上才是自己喜歡的。通過減去用戶對項的平均評分，修正的餘弦相似性度量方法改善了以上問題。用幾表示用戶i和用戶j共同評分過的項集合，Ii和壽分別表示用戶i和用戶j評分過的項集合，則用戶i和用戶j之間的相似性為：③相關相似性(Correlation)此方法是採用皮爾森(Pearson)相關系數來進行度量。設Iij表示用戶i和用戶j共同評分過的項目集合，則用戶i和用戶j之間相似性為:

『叄』 Amazon推薦系統是如何做到的

亞馬遜使用了哪些信息進行推薦：

1）當前瀏覽品類

2）與當前商品經常一同購買的商品

3）用戶最近瀏覽記錄

4）用戶瀏覽歷史（長期）中的商品

5）用戶瀏覽歷史（長期）相關的商品

6）購買相同商品的其它用戶購買的物品

7）已購商品的新版本

8）用戶購買歷史（如近期購買商品的互補品）

9）暢銷商品

2、推薦系統模型：U x S → R

1）U是用戶矩陣

2）S是物品矩陣

3）R是用戶對物品的喜愛程度，推薦系統就是基於現有的信息填補R矩陣

3、常用推薦演算法

1）基於內容：易實現，效果好，但是如何獲得一個物品的內容、相似度如何定義等有些情況下會較難把握

2）協同過濾：基於物的協同過濾與基於人的協同過濾

3）矩陣分解（SVD）：用戶-物品評分矩陣A很大且稀疏，將A分解為用戶矩陣（用戶潛在因子）和物品矩陣（物品潛在因子），目標是這兩個矩陣的乘積盡可能接近R。缺點是只利用了評分信息，忽略了用戶屬性和物品屬性

4）因子分解機（FM）：將SVD推廣到多類潛因子的情況，如分解為 用戶、物品、用戶性別、用戶年齡、物品價格 等多個因子，允許因子之間有相關關系（如下圖，方程前半部分是線性回歸，後半部分加入了兩兩因子間關系）

5）深度學習：訓練深度神經網路，輸入用戶id，輸出層做softmax，得到對每個物品id的權重

6）機器學習排序

7）探索與利用：先對用戶聚類（如分為abcde五類），隨機對a中的用戶1和b中的用戶2推薦電影，如果用戶1沒點擊，2點擊了，說明b類用戶可能對該電影更感興趣。

8）集成：對上述多種方法的ensemble

『肆』 文本主題模型之潛在語義索引(LSI)

文本主題模型之潛在語義索引(LSI)
在文本挖掘中，主題模型是比較特殊的一塊，它的思想不同於我們常用的機器學習演算法，因此這里我們需要專門來總結文本主題模型的演算法。本文關注於潛在語義索引演算法(LSI)的原理。
1. 文本主題模型的問題特點
在數據分析中，我們經常會進行非監督學習的聚類演算法，它可以對我們的特徵數據進行非監督的聚類。而主題模型也是非監督的演算法，目的是得到文本按照主題的概率分布。從這個方面來說，主題模型和普通的聚類演算法非常的類似。但是兩者其實還是有區別的。
聚類演算法關注於從樣本特徵的相似度方面將數據聚類。比如通過數據樣本之間的歐式距離，曼哈頓距離的大小聚類等。而主題模型，顧名思義，就是對文字中隱含主題的一種建模方法。比如從「人民的名義」和「達康書記」這兩個詞我們很容易發現對應的文本有很大的主題相關度，但是如果通過詞特徵來聚類的話則很難找出，因為聚類方法不能考慮到到隱含的主題這一塊。
那麼如何找到隱含的主題呢？這個一個大問題。常用的方法一般都是基於統計學的生成方法。即假設以一定的概率選擇了一個主題，然後以一定的概率選擇當前主題的詞。最後這些片語成了我們當前的文本。所有詞的統計概率分布可以從語料庫獲得，具體如何以「一定的概率選擇」，這就是各種具體的主題模型演算法的任務了。
當然還有一些不是基於統計的方法，比如我們下面講到的LSI。
2. 潛在語義索引(LSI)概述
潛在語義索引(Latent Semantic Indexing,以下簡稱LSI)，有的文章也叫Latent Semantic Analysis（LSA）。其實是一個東西，後面我們統稱LSI，它是一種簡單實用的主題模型。LSI是基於奇異值分解（SVD）的方法來得到文本的主題的。而SVD及其應用我們在前面的文章也多次講到，比如：奇異值分解(SVD)原理與在降維中的應用和矩陣分解在協同過濾推薦演算法中的應用。如果大家對SVD還不熟悉，建議復習奇異值分解(SVD)原理與在降維中的應用後再讀下面的內容。
這里我們簡要回顧下SVD：對於一個m×n的矩陣A，可以分解為下面三個矩陣：
Am×n=Um×mΣm×nVn×nT
有時為了降低矩陣的維度到k，SVD的分解可以近似的寫為：
Am×n≈Um×kΣk×kVk×nT
如果把上式用到我們的主題模型，則SVD可以這樣解釋：我們輸入的有m個文本，每個文本有n個詞。而Aij則對應第i個文本的第j個詞的特徵值，這里最常用的是基於預處理後的標准化TF-IDF值。k是我們假設的主題數，一般要比文本數少。SVD分解後，Uil對應第i個文本和第l個主題的相關度。Vjm對應第j個詞和第m個詞義的相關度。Σlm對應第l個主題和第m個詞義的相關度。
也可以反過來解釋：我們輸入的有m個詞，對應n個文本。而Aij則對應第i個詞檔的第j個文本的特徵值，這里最常用的是基於預處理後的標准化TF-IDF值。k是我們假設的主題數，一般要比文本數少。SVD分解後，Uil對應第i個詞和第l個詞義的相關度。Vjm對應第j個文本和第m個主題的相關度。Σlm對應第l個詞義和第m個主題的相關度。
這樣我們通過一次SVD，就可以得到文檔和主題的相關度，詞和詞義的相關度以及詞義和主題的相關度。
3. LSI簡單實例
這里舉一個簡單的LSI實例，假設我們有下面這個有10個詞三個文本的詞頻TF對應矩陣如下：

這里我們沒有使用預處理，也沒有使用TF-IDF，在實際應用中最好使用預處理後的TF-IDF值矩陣作為輸入。
我們假定對應的主題數為2，則通過SVD降維後得到的三矩陣為：

從矩陣Uk我們可以看到詞和詞義之間的相關性。而從Vk可以看到3個文本和兩個主題的相關性。大家可以看到裡面有負數，所以這樣得到的相關度比較難解釋。
4. LSI用於文本相似度計算
在上面我們通過LSI得到的文本主題矩陣可以用於文本相似度計算。而計算方法一般是通過餘弦相似度。比如對於上面的三文檔兩主題的例子。我們可以計算第一個文本和第二個文本的餘弦相似度如下 ：
sim(d1,d2)=(?0.4945)?(?0.6458)+(0.6492)?(?0.7194)(?0.4945)2+0.64922(?0.6458)2+(?0.7194)2
5. LSI主題模型總結
LSI是最早出現的主題模型了，它的演算法原理很簡單，一次奇異值分解就可以得到主題模型，同時解決詞義的問題，非常漂亮。但是LSI有很多不足，導致它在當前實際的主題模型中已基本不再使用。
主要的問題有：
1） SVD計算非常的耗時，尤其是我們的文本處理，詞和文本數都是非常大的，對於這樣的高維度矩陣做奇異值分解是非常難的。
2） 主題值的選取對結果的影響非常大，很難選擇合適的k值。
3） LSI得到的不是一個概率模型，缺乏統計基礎，結果難以直觀的解釋。
對於問題1），主題模型非負矩陣分解（NMF）可以解決矩陣分解的速度問題。對於問題2），這是老大難了，大部分主題模型的主題的個數選取一般都是憑經驗的，較新的層次狄利克雷過程（HDP）可以自動選擇主題個數。對於問題3），牛人們整出了pLSI(也叫pLSA)和隱含狄利克雷分布(LDA)這類基於概率分布的主題模型來替代基於矩陣分解的主題模型。
回到LSI本身，對於一些規模較小的問題，如果想快速粗粒度的找出一些主題分布的關系，則LSI是比較好的一個選擇，其他時候，如果你需要使用主題模型，推薦使用LDA和HDP。

『伍』 mahout包括哪些演算法

一、分類演算法

（一）Logistic 回歸（SGD）

（二）Bayesian 

（三）SVM

（四）Perceptron 和Winnow

（五）神經網路

（六）隨機森林

（七）受限玻爾茲曼機

（八）Boosting

（九）HMM

（十）Online Passive Aggressive

二、聚類演算法

（一）Canopy

（二）K-Means

（三）Fuzzy K-means

（四）EM

（五）Mean shift

（六）層次聚類

（七）Dirichlet process 

（八）LDA

（九）Spectral 

（十）MinHash

（十一）Top Down

三、推薦演算法

           Mahout包括簡單的非並行的推薦和基於Hadoop的並行推薦的實現。

（一）非並行推薦

（二）分布式的基於Item的協同過濾

（三）並行矩陣分解的協同過濾

四、關聯規則挖掘演算法

 

並行FP-Growth 

五、回歸

Locally Weighted Linear Regression

六、降維

（一）SVD

（二）SSVD

（三）PCA

（四）ICA

（五）GDA

七、進化演算法

八、向量相似性計算

『陸』 趣頭條里的金幣有什麼用可以兌換零錢嗎

金幣在趣頭條中是該平台的虛擬貨幣單位，作用是當天所賺取的金幣會在第二天自動轉換成人民幣存入你的零錢賬戶，然後零錢就可以進行兌換手機話費、流量或是直接提現！滿20元可以兌換手機話費或是流量，滿30元可以直接提現微信錢包！在「兌換&提現」操作即可。

拓展資料：

「趣頭條」作為一款新生代內容資訊APP，由上海基分文化傳播有限公司開發。團隊致力於讓用戶的閱讀更有價值，通過大數據演算法和雲計算等技術，為用戶提供感興趣、有價值的個性化內容及服務。

【創始人介紹】：

譚思亮 趣頭條創始人兼董事長

畢業於清華大學和中科院，曾任職雅虎、51.com、若鄰網高管，後擔任盛大廣告業務負責人。作為連續創業者，他創立的第一家廣告技術公司在不到兩年的時間內估值增長到數億美金並實現上市公司並購重組 。基於對互聯網的理解和戰略洞察，成功創立和孵化了包括趣頭條在內一系列快速增長的互聯網公司；此外作為一名投資人，一直聚焦互聯網領域，已成功投資和並購了多家海內外互聯網技術公司。

李磊 趣頭條創始人兼首席執行官

進入互聯網行業12年，職業生涯曾在51.com、盛大管理層任職。2016年，李磊抓住移動內容分發的風口帶領團隊成立趣頭條項目，瞄準了移動資訊在用戶和內容上的新藍海 。2017年6月，趣頭條在App Store資訊類排行榜迅速提升到第4位，目前已成為移動互聯網新的流量入口和移動資訊平台級應用。

【賺取金幣方法】

最有效的那就是邀請好友使用趣頭條，金幣獎勵將會非常豐厚哦！邀請一個好友，系統獎勵現金紅包1.5元，分5次發放，好友再邀請他的好友獎勵您0.2元；好友閱讀文章每賺到10金幣的同時您也將得到20金幣，包括簽到、評論等也會產生一定的金幣進貢。

要知道一名徒弟的金幣進貢是自已收益的2倍呦，如果您邀請了5名好友，則每日收益就會增加10倍之多，邀請好友越多您的收入就越高！經小編測試，如果你有10個活躍下線的話，那一個月能賺200-300元，所以下線越多，那收入也自然就越高了，10個下線對於每個人來說都是非常容易的事。

『柒』 微博最常訪問演算法

基礎及關聯演算法

這一層演算法的主要作用是為微博推薦挖掘必要的基礎資源、解決推薦時的通用技術問題、完成必要的數據分析為推薦業務提供指導。

這一部分中常用的演算法和技術如下：

分詞技術與核心詞提取

是微博內容推薦的基礎，用於將微博內容轉化為結構化向量，包括詞語切分、詞語信息標注、內容核心詞/實體詞提取、語義依存分析等。

分類與 anti-spam

用於微博內容推薦候選的分析，包含微博內容分類和營銷廣告/色情類微博識別；

內容分類採用決策樹分類模型實現，共 3 級分類體系，148 個類別；營銷廣告/色情類微博的識別，採用貝葉斯與最大熵的混合模型。

聚類技術

主要用於熱點話題挖掘，以及為內容相關推薦提供關聯資源。屬於微博自主研發的聚類技術 WVT 演算法（word vector topic），依據微博內容特點和傳播規律設計。

傳播模型與用戶影響力分析

開展微博傳播模型研究和用戶網路影響力分析（包含深度影響力、廣度影響力和領域內影響力）。

主要推薦演算法

1. Graph-based 推薦演算法

微博具有這樣的特點：用戶貢獻內容，社會化途徑傳播，帶來信息的爆炸式傳播。之所以稱作 graph-based 推薦演算法，而不是業界通用的 memory-based 演算法，主要原因在於：

• 我們的推薦演算法設計是建立在社交網路之上，核心點在於從社交網路出發，融入信息傳播模型，綜合利用各類數據，為用戶提供最佳的推薦結果；比如很多時候，我們只是信息傳播的關鍵環節，加入必要的推薦調控，改變信息傳播通路，後續的傳播沿著原來的網路自然的傳播。

• Feed 流推薦（我們稱作趨勢），是我們最重要的產品，而結果必須包含用戶關系。

從 graph 的宏觀角度看，我們的目標是建立一個具有更高價值的用戶關系網路，促進優質信息的快速傳播，提升 feed 流質量；其中的重要工作是關鍵節點挖掘、面向關鍵節點的內容推薦、用戶推薦。

對這部分的演算法做相應的梳理，如下面的表格：



這樣利用 content-based 很好的解決了冷啟動的問題，又充分發揮了 user-based CF 的作用，實現1+1>2 的效果。

分層模型混合：

很多情況下，一個模型無法很好的得到想要的效果，而分層組合往往會取得比較好的效果，分層模型混合即「將上一層模型的輸出作為下層模型的特徵值，來綜合訓練模型，完成推薦任務「。比如我們在做微博首頁右側的 ctr 預估排序時，採用分層邏輯回歸模型，解決了不同產品間特徵天然缺失與樣本量差異、曝光位置帶來的效果偏差等問題。

『捌』 趣頭條一天能賺多少

趣頭條光靠看新聞賺錢的話，一天大概一塊錢左右，可以作為娛樂，真要當成主要收入來源還是不實際的。

2019年6月，上海市市場監管局約談趣頭條等曾宣稱「看新聞能賺錢」的資訊類平台，要求相關企業加強廣告發布前審查把關，杜絕發布虛假違法廣告。

2019年11月，上海基分文化傳播有限公司獲國家互聯網信息辦公室頒發《互聯網新聞信息服務許可證》。

(8)svd分解協同過濾擴展閱讀：

趣頭條的應用特色

1、獨特演算法

趣頭條推薦系統，依據用戶屬性進knn聚類，對用戶興趣深度挖掘，使用lda主題模型對文章進行分類，使用深度神經網路模型訓練doc2vec(文本分析下的情感分析，從文字中自動識別出人們對特定主題的主觀看法、情緒以及態度等等)。

離線計算使用svd矩陣分解和item base協同過濾，生成個性化推薦文章集，線上實時使用LR預測模型，通過點擊反饋對推薦結果進行重排序。將人群和文章進行分類，將用戶喜歡的文章推薦給用戶。

2、獨特運營

把握聚合內容趨勢的基礎下，趣頭條還滿足用戶獲取資訊個性化、社交化、本地化的需求。通過PGC強力扶持計劃，吸納了一大批時尚類、生活類大V、權威媒體、企業組織等類型的自媒體、內容創作方入駐。

『玖』 推薦演算法有哪些

推薦演算法大致可以分為三類：基於內容的推薦演算法、協同過濾推薦演算法和基於知識的推薦演算法。 基於內容的推薦演算法，原理是用戶喜歡和自己關注過的Item在內容上類似的Item，比如你看了哈利波特I，基於內容的推薦演算法發現哈利波特II-VI，與你以前觀看的在內容上面（共有很多關鍵詞）有很大關聯性，就把後者推薦給你，這種方法可以避免Item的冷啟動問題（冷啟動：如果一個Item從沒有被關注過，其他推薦演算法則很少會去推薦，但是基於內容的推薦演算法可以分析Item之間的關系，實現推薦），弊端在於推薦的Item可能會重復，典型的就是新聞推薦，如果你看了一則關於MH370的新聞，很可能推薦的新聞和你瀏覽過的，內容一致；另外一個弊端則是對於一些多媒體的推薦（比如音樂、電影、圖片等)由於很難提內容特徵，則很難進行推薦，一種解決方式則是人工給這些Item打標簽。 協同過濾演算法，原理是用戶喜歡那些具有相似興趣的用戶喜歡過的商品，比如你的朋友喜歡電影哈利波特I，那麼就會推薦給你，這是最簡單的基於用戶的協同過濾演算法（user-based collaboratIve filtering），還有一種是基於Item的協同過濾演算法（item-based collaborative filtering），這兩種方法都是將用戶的所有數據讀入到內存中進行運算的，因此成為Memory-based Collaborative Filtering，另一種則是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚類，SVD，Matrix Factorization等，這種方法訓練過程比較長，但是訓練完成後，推薦過程比較快。 最後一種方法是基於知識的推薦演算法，也有人將這種方法歸為基於內容的推薦，這種方法比較典型的是構建領域本體，或者是建立一定的規則，進行推薦。 混合推薦演算法，則會融合以上方法，以加權或者串聯、並聯等方式盡心融合。 當然，推薦系統還包括很多方法，其實機器學習或者數據挖掘裡面的方法，很多都可以應用在推薦系統中，比如說LR、GBDT、RF（這三種方法在一些電商推薦裡面經常用到），社交網路裡面的圖結構等，都可以說是推薦方法。

『拾』 趣頭條發視頻要求豎屏怎麼做

在電腦端打開愛剪輯，在彈出框的「新建」框中修改「視頻大小」，如：1080*1920（1080P豎屏）。然後，在「視頻」面板下點擊左下角的「添加視頻」，在彈出框中即可導入橫屏視頻。此時，由於解析度不一致，視頻上下會存在黑邊。
趣頭條推薦系統，依據用戶屬性進knn聚類，對用戶興趣深度挖掘，使用lda主題模型對文章進行分類，使用深度神經網路模型訓練doc2vec(文本分析下的情感分析，從文字中自動識別出人們對特定主題的主觀看法、情緒以及態度等等)。離線計算使用svd矩陣分解和itembase協同過濾，生成個性化推薦文章集，線上實時使用LR預測模型，通過點擊反饋對推薦結果進行重排序。將人群和文章進行分類，將用戶喜歡的文章推薦給用戶。
握聚合內容趨勢的基礎下，趣頭條還滿足用戶獲取資訊個性化、社交化、本地化的需求。通過PGC強力扶持計劃，吸納了一大批時尚類、生活類大V、權威媒體、企業組織等類型的自媒體、內容創作方入駐。