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新的推荐系统必须具备什么样的推荐质量才能具有竞争力?
我所说的“推荐质量”是指关注。比方说,推荐系统向用户展示了 X 个项目。此后,我问他,他或她真正喜欢(可能购买)了多少,结果他喜欢其中的 Y。推荐质量为 Y/X(最佳可能值为 1,这意味着用户喜欢所有推荐的项目)。
推荐的质量如何
推荐系统有大约?
更新 1: Here (第 64 页)作者写道,2007 年 Netflix 奖前 2 名算法分别实现了 0.8914 和 0.8990 的 RMSE。
RMSE的定义可以在第63页找到,但我不明白是什么意思。
我有一个库(围绕nlohmann / json封装),可以从JSON反序列化: struct MyStruct { int propertyA; std::string propert
如果 的第 1、3、5、7、9、11、13 或 15 位之一,我希望 var 不等于 FALSE输入已设置。 一个似乎相当普遍的解决方案是: int var = 1 & (input >> 1) |
当我说目标类型时,我的意思是使用接收者变量或参数的类型作为信息来推断我分配给它的部分代码。例如,在 C# 中,您会编写类似这样的内容来传递可为 null 的值或 null (空)如有必要: void
我需要从 native 内存读取/写入一堆结构。我想弄清楚我是否应该为结构对齐而烦恼。这是我编写的用于测试的简单代码。它将压缩结构写入未对齐的指针,然后读回该结构: public static uns
采用以下代码: char chars[4] = {0x5B, 0x5B, 0x5B, 0x5B}; int* b = (int*) &chars[0]; (int*) &chars[0] 值将在循环(
因此,当我发现将整个解决问题的方法颠倒过来时,我正在网上搜索最佳实践,以实现使用多个数据存储的存储库模式。这就是我所拥有的... 我的应用程序是一个BI工具,它从四个数据库中提取数据。由于内部限制,我
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我想知道当前的 cpus 是否避免在其中至少一个为零时将两个数字相乘。谢谢 最佳答案 这取决于 CPU 和(在某些情况下)操作数的类型。 较旧/较简单的 CPU 通常使用如下乘法算法: integer
在精美的 OpenGL 新版本(3.0 和 4.0 以上)中,不推荐使用 gl_Vertex 等内置顶点属性 .实际渲染任何东西的“新方法”是为位置、颜色等指定您自己的顶点属性,然后将这些自定义属性绑
在我的 OpenGL 研究(我认为是 OpenGL 红皮书)中,我遇到了一个关节机器人 ARM 模型的示例,该模型由“上臂”、“下臂”、“手”和五个或更多“手指”。每个部分都应该能够独立移动,但受“关
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!