在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据，这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。
但是由于这些数据中缺失值较多，存在一定的稀疏性，因此需要对张量进行分解，恢复缺失值，找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解，可以挖掘出潜在关系，给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引，研究了张量分解及其在推荐系统中的应用，并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。
但是由于这些数据中缺失值较多，存在一定的稀疏性，因此需要对张量进行分解，恢复缺失值，找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解，可以挖掘出潜在关系，给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引，研究了张量分解及其在推荐系统中的应用，并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。
2024/3/13 10:14:54
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用pytorch实现了AutoRec论文中的算法，将AutoEncoder用户推荐系统中的打分矩阵补全。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。
2024/3/1 16:28:20
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中科大-机器学习-课程ppt-课后习题答案-往年考试试卷-数据挖掘导论-推荐系统ppt-陈恩红
2024/2/18 2:53:54
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推荐系统的总结，后面会持续更新。
推荐概念信息过滤系统解决信息过载用户需求不明确的问题*利用一定的规则将物品排序展示给需求不明确的用户推荐搜索区别*推荐个性化较强，用户被动的接受，希望能够提供持续的服务*搜索个性化弱，用户主动搜索，快速满足用户的需求##推荐和web项目区别*构建稳定的信息流通通道* 推荐信息过滤系统* web对结果有明确预期* 推荐结果是概率问题##Lambda架构介绍
推荐概念信息过滤系统解决信息过载用户需求不明确的问题*利用一定的规则将物品排序展示给需求不明确的用户推荐搜索区别*推荐个性化较强，用户被动的接受，希望能够提供持续的服务*搜索个性化弱，用户主动搜索，快速满足用户的需求##推荐和web项目区别*构建稳定的信息流通通道* 推荐信息过滤系统* web对结果有明确预期* 推荐结果是概率问题##Lambda架构介绍
2024/1/28 13:09:09
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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