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在 CIKM 2019 的 EComm AI 分会上,提出了关于超大规模推荐的解决方案——用户兴趣高效检索,并伴随一个数据集。

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简介:
该CIKM比赛数据集是一个广泛使用的资源,常被用于评估信息检索和知识管理系统的性能。它包含了一系列精心设计的任务,旨在模拟真实世界的查询场景,并为研究人员和开发者提供了一个宝贵的平台来测试和比较各种算法。该数据集的规模庞大且多样性丰富,涵盖了多种领域和主题,使其成为一个极具价值的工具,可以用于推动相关研究领域的进步。 此外,该数据集的结构清晰且文档完善,方便用户理解和利用。

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客服
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  • CIKM 2019 EComm AI
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    本数据集针对超大规模推荐系统设计,旨在有效捕捉和检索用户的动态兴趣模式。它在CIKM 2019 EComm AI竞赛中首次亮相,为研究者提供了宝贵的实验资源,推动了个性化推荐技术的发展。 CIKM比赛数据集包含了用于竞赛的各种数据集合。
  • CIKM 2019 E-Commerce AI Challenge -
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    简介:该数据集为CIKM 2019电商AI挑战赛设计,聚焦于构建高效的用户兴趣检索模型,旨在推动超大规模推荐系统的研究与应用。 数据集名称:CIKM 2019 E-Commerce AI Challenge - 超大规模推荐之用户兴趣高效检索 该数据集源自2019年CIKM(The Conference on Information and Knowledge Management)电子商务人工智能挑战赛,旨在研究如何在海量电商环境中有效地检索用户的兴趣以实现精准的个性化推荐。现代电子商务中,推荐系统是提升用户体验和促进销售的关键工具之一;而能够处理大规模用户行为数据的有效检索方法则是其核心技术。 1. 数据集组成部分: - train_user_behavior.csv:包含用户对商品浏览、点击及购买等行为记录的数据文件。 - train_item.csv:提供训练集中商品的基本信息,如ID、类别与属性等。 - testA_user_behavior.csv:用于评估模型在未知数据上表现的测试集A中用户的操作记录。 - behavior_base.csv:可能包含基础的行为特征或统计数据。 - testA_item.csv:与testA用户行为文件配套使用的测试集中商品的数据信息。 - train_user.csv:训练集中的用户个人信息,如历史偏好等。 - behavior_target.csv:目标行为数据,例如购买、收藏等用户的实际操作记录。 - testA_user.csv:用于评估模型对新注册用户兴趣预测能力的测试集合。 2. 知识点解析: - 用户行为分析:通过对train_user_behavior和testA_user_behavior的数据进行研究,可以学习到用户的浏览习惯、购物模式以及偏好变化情况,为推荐算法提供依据。 - 商品特征工程:利用train_item及testA_item提供的商品属性信息,可提取类别、价格等关键特征以更好地理解用户对不同产品的喜好程度。 - 用户画像构建:基于训练集和测试集中包含的个人信息(如年龄、性别、地理位置)来创建详细的用户档案,帮助系统更准确地把握用户的需要与偏好。 - 推荐模型开发:结合上述数据可以训练多种推荐算法,包括但不限于内容基础建议、协同过滤及深度学习技术等。 - 高效检索方法:面对海量的数据规模,如何迅速找到符合特定兴趣的商品成为一大挑战。为此可能需要用到索引技术和近似最近邻搜索等方式来提高查找速度。 - 模型性能评估:使用testA_user_behavior和testA_item中的数据对推荐模型的预测准确性进行检验,常见的评价指标包括准确率、召回率及NDCG等。 3. 应用场景: - 实时个性化推荐:在用户浏览网站或应用期间根据其即时行为提供定制化建议。 - 历史兴趣模式挖掘:通过分析过往的行为记录识别潜在的兴趣趋势以提高推荐的精准度和广度。 - 新用户的快速适应:针对新注册账户(testA_user.csv)迅速构建个性化的初始推荐列表。 - 动态更新用户偏好:随着个人行为习惯的变化,系统需要能够及时或定期调整相应的兴趣模型保证推荐内容的新鲜感与相关性。 此数据集为研究和开发大规模推荐系统的学者及开发者提供了宝贵的资源,并推动探索更高效、精准的检索技术以及个性化策略。
  • 驱动网络性化
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    本文深入探讨了基于大数据技术的网络用户兴趣个性化推荐模型,并对其有效性进行了详细分析。通过综合考虑用户的多维度行为数据,构建高效准确的兴趣预测机制,旨在为用户提供更加个性化的服务体验,同时提升了信息推送的相关性和时效性。文章还讨论了该领域的未来发展方向与挑战。 为解决传统分析方法因噪声及人为因素影响而导致的较差分析结果问题,我们提出了一种基于大数据技术的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型在矢量空间模型的基础上构建,并详细研究了其结构以及与其他相关模块之间的交互关系。同时,我们也划分了服务器部署方案并设计了运行所需的网络架构。 通过MapReduce框架将任务分配到分布式计算集群中,以实现大规模数据处理和分析能力的提升,进而建立精准反映用户兴趣偏好的个性化推荐模型。利用大数据双层关联规则挖掘技术提取用户的偏好信息,并依据反馈结果来评估用户对特定内容的兴趣程度。 实验结果显示,在该方法下得到的分析效果可达到98%以上,证明了其在大规模社交网络环境中进行个性化推荐时具有良好的扩展性能和实用性。
  • EasyUI Datagrid加载优化
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    本文提出并探讨了多种方法来提升基于jQuery EasyUI框架的Datagrid组件在处理大量数据时的性能表现和用户体验,旨在为开发者提供一套行之有效的优化策略。 下面为大家介绍一种解决easyui datagrid 大数据加载效率慢的方法(推荐)。我认为这种方法非常实用,现在分享给大家参考。 在处理大数据集时,EasyUI的datagrid组件可能会遇到性能瓶颈。为了解决这个问题,可以考虑以下优化方案: 1. **分页**:通过实现服务器端分页功能来减少每次请求的数据量。 2. **延迟加载(懒加载)**:仅当用户滚动至接近底部或点击更多按钮时才开始加载数据。 3. **异步处理**:使用Ajax技术,确保页面不会因为等待大量数据而冻结。 4. **缓存机制**:保存已经获取过的部分数据到本地存储中,减少重复请求服务器的次数。 以上方法能够显著提高EasyUI datagrid在大数据场景下的性能表现。希望这些技巧对大家有所帮助!
  • 类协同过滤算法
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    本研究提出了一种基于用户兴趣的分类协同过滤推荐算法,通过分析用户偏好与行为数据,实现个性化商品或内容的有效推荐。 基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法是一种通过分析用户的兴趣偏好来进行物品推荐的技术方法。该算法能够识别具有相似偏好的用户群体,并根据这些群体的历史行为数据来预测并推荐可能感兴趣的项目或内容,从而提高用户体验和个人化服务水平。
  • 技术倾向
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    本研究运用大数据技术深入挖掘和分析用户的在线行为数据,以精准识别并预测个人的兴趣偏好与消费倾向,为个性化服务提供决策支持。 为了构建一个面向用户兴趣取向的数据处理平台,我们设计并实现了基于Flume和Kafka的大数据采集模块,并在此基础上搭建了Hadoop与Spark大数据分析环境。首先通过Flink对收集到的数据进行预处理;接着利用HBase实现数据去重功能;然后使用Hive来构建数据仓库结构;采用HDFS存储大量的原始及加工后的数据集。 在模型预测阶段,我们基于Spark ML库中的随机森林算法开发出能够推测未来趋势的模型,并将这些模型与实际预测结果进行整合。最后,我们将所有分析得出的数据和结论存入MySQL数据库中以备后续使用或查询;同时借助FineBI工具完成整个系统的数据可视化工作。 综上所述,本项目涵盖了从用户行为信息采集、计算处理、存储管理到最终数据分析及可视化的全流程设计与实现过程。
  • Python处理3技巧(
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    本文介绍了运用Python进行大数据处理时的三个实用且高效的技巧,旨在提高数据处理效率和性能。适合对大数据分析感兴趣的读者阅读与实践。 如果你有一个大约5GB大小的文件,并且需要读取其内容进行处理后再存入另一个文件,你可以考虑使用不同的方法来提高效率。有人尝试过用`multiprocessing`模块来处理大文件,但发现其实现的效果并不理想;而直接采用Python对大型文件的操作也常常会遇到性能瓶颈。 为什么在处理大文件时使用Python总是存在效率问题?通常来说,在读取和写入大规模数据集的过程中,内存的限制是主要的问题。当尝试一次性加载整个大文件到内存中进行操作时,很容易达到系统的内存上限,导致程序运行缓慢甚至崩溃。因此需要采取更高效的方式来管理这些大型的数据。 如果工作需求迫切地要求立即处理一个大文件的话,请注意以下两点: 1. 大型文件的读取效率:当面对包含超过一百万行数据的大文本段落件时,通过各种方法测试发现最有效率的方式是使用`with open(filename, rb) as f:`这样的语句来逐行或分块地加载和处理内容。这种方法可以避免一次性将整个大文件载入内存,从而节省资源并提高效率。 请根据具体情况选择适合的读取方式,并注意合理分配系统资源以优化程序性能。
  • MySQL Limit法及
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    本篇文章主要探讨MySQL中Limit子句的基本使用方法,并针对处理大容量数据集时的性能优化和高效分页策略提供深度解析与实用建议。 在日常开发过程中,我们经常使用MySQL来实现分页功能,并且通常会用到MySQL的LIMIT语法。然而,如何正确地运用这个语法却是一门学问。今天我们就一起来总结一下。 ### LIMIT 语法 LIMIT语句支持两个参数:offset和limit。其中offset表示偏移量(即从第几条记录开始),而limit则表示要获取的数据数量。例如: - 返回符合条件的前10条数据: ```sql SELECT * FROM user LIMIT 10; ``` - 返回符合条件的第11到20条数据: ```sql SELECT * FROM user LIMIT 10, 10; ``` 从上面的例子可以看出,LIMIT n 等价于使用LIMIT 0,n。 ### 性能分析 在实际开发中,我们会发现随着分页的页面逐渐深入(即page number变大),加载速度会变得越来越慢。这主要是由于每次查询都需要扫描大量的记录来找到指定范围的数据,导致性能下降明显。因此,在处理大量数据时需要特别注意优化LIMIT语句的使用方式以提高效率和用户体验。 以上就是关于MySQL LIMIT语法的基本介绍以及一些需要注意的问题点,希望对大家有所帮助!
  • Oracle库“记录被其他锁定”
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    本文提供了解决Oracle数据库中因其他用户操作导致记录被锁定问题的有效方法和建议。 在Oracle数据库环境中,并发访问数据是很常见的操作。然而,在多个事务试图同时修改同一记录的情况下可能会引发冲突问题。为确保数据的一致性和完整性,Oracle采用了锁定机制来管理并发控制。 理解为何会出现“记录被另一个用户锁住”的情况至关重要,特别是在多用户的环境下,为了防止并发读写导致的数据不一致或损坏,数据库需要保证每个事务的隔离性。为此,在执行任何操作前(无论是读取还是修改),一个事务都需要获取相应的锁定类型: 1. **排它锁(X-lock)**:允许持有该锁的单个事务独占访问数据对象,并且只有当此排他锁被释放后,其他请求才能获得对该数据项的操作权。 2. **共享锁(S-lock)**:允许多个并发读取操作同时进行。一旦有写入需求(即获取X-lock的需求),所有现有的S-locks都需要先解除。 如果多个事务试图对同一资源申请不兼容的锁定类型,则会发生锁定等待,导致记录被其他会话所占用,并阻止后续请求访问该数据项直到锁释放为止。 解决Oracle数据库中出现的“记录被锁住”的问题通常包括以下几个步骤: 1. **识别锁定**:通过执行特定SQL查询来确定哪个用户或进程占用了所需的资源。例如: ```sql SELECT object_name, machine, s.sid, s.serial# FROM gv$locked_object l JOIN dba_objects o ON l.object_id = o.object_id JOIN gv$session s ON l.session_id = s.sid; ``` 此查询能够返回被锁定的对象名称、客户端机器名以及相应的会话ID(sid)和序列号(serial#)。 2. **解锁会话**:一旦确定了锁住资源的特定用户或进程,可以通过终止其对应的数据库会话来释放该对象上的锁。这通常需要由DBA执行: ```sql ALTER system kill session sid, serial#; ``` 确保将查询结果中的实际值替换到命令中。 需要注意的是,强制结束一个活跃事务可能会导致数据丢失或其他不良后果。因此,在采取这种措施之前应尽量先联系相关用户或尝试其他方法来解决问题。 此外,为了预防和减少锁定问题的发生频率: - **优化事务管理**:尽可能缩短每个事务的持续时间。 - **选择适当的锁定粒度**:例如行级锁可以显著降低不同会话之间的冲突概率。 - **启用死锁检测功能**:设置合理的超时值以自动解决可能发生的死锁情况。 - **采用合适的并发控制策略**,如乐观或悲观锁机制,并根据具体业务需求调整配置。 通过深入理解Oracle数据库的锁定机制并采取适当的预防措施和处理手段,可以有效避免及应对由于记录被其他会话所占用而导致的问题。
  • FaceScape:质量3D人脸
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    FaceScape是一款包含大量高品质三维人脸模型的数据集,专为研究和开发高精度面部表情模拟、动画及计算机视觉技术而设计。 该数据集包含大量高质量的3D人脸图像,并可用于详细的3D人脸预测研究。相关论文已被CVPR2020会议收录。