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  • 如何利用与对抗信息茧房

    我们生活在一个信息爆炸的时代，这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。随着短视频B站、抖音等视频网站的崛起，自媒体信息以前所未有的速度快速膨胀，...

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    GAN

    1. GAN产生背景 以最大似然估计的方式来获得生成图像模型的方法，这种方法是可行的，但有比较大的约束，即模型不能太复杂，比如服从正态分布，那么...

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  • 信息熵、条件熵、信息增益、信息增益率

    一、信息熵 1. 信息熵提出背景 我们生活在一个信息爆炸的时代，从信息学的角度来说，人类进步的本质就是不断的打破信息的不对称性。我们讨厌不确...

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    聚类

    1.产生背景 聚类的目的也是把数据分类，但是事先我是不知道如何去分的，完全是算法自己来判断各条数据之间的相似性，相似的就放在一起。在聚类的结...

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    基于内容的推荐算法

    1.产生背景 基于内容的推荐算法是基于标的物的相关信息、用户信息及用户对标的物的操作行为来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务，这里的标的物...

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    LFM

    1. LFM的产生背景 推荐算法常见的协同过滤算法有两种，一种是基于用户或基于物品的，这种推荐算法简单，但对稀疏矩阵的处理较为困难。因此有学...

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  • PersonalRank

    1. PersonalRank的产生背景 PersonalRank产生于用户浏览网页的行为的场景，受pageRank算法的启发，是一种基于图...

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    Item2vec

    1. item2vec产生背景 在了解item2vec，我们首先应该了解Embedding的概念，什么是Embedding？Embeddin...

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    梯度爆炸 && 梯度消失

    1. 梯度爆炸、梯度消失的产生背景 前面我们讲过梯度消失和梯度爆炸的根本原因是由于深度神经网络过长的链，在反向传播通过链式法则求导过程中产生...

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