闡述演算法推薦的流程

❶ NINE ALGORITHMS THAT CHANGED THE FUTURE怎麼樣

這是一本關於計算機世界的科普讀物。 非常推薦剛接觸計算機的朋友花上三五小時將全書通讀一遍，沒有技術細節，沒有公式證明，它會告訴作者挑選出的九大演算法出現的緣由和發展的過程。這些不關乎實現細節的思想概括，更能體現演算法在整個領域中的存在的原因。它們不再是冷冰冰的演算法過程，這是閱讀大多數的書籍、教材所難以獲得的。 至於我的推薦原因，如下全文。 【課程學習之弊】 大二大三的那兩年，在學校上過了網路、操作系統、資料庫、演算法設計等諸多計算機領域的基礎必修課程。由於生性愚鈍加之令人頭大的磚頭書的體系化、理論化，對於知識的掌握頂多處於知其然卻不知其所以然的程度。在這種情況下，學習就退化為了填鴨式的記憶。比如我記得RSA的公鑰加密流程，卻無法理解為何要套用這么一大堆的數學方法來得到如此神奇的效果，比如，我知道資料庫有一套日誌機制，卻不知道它是如何與其他的組件共同構建起一個系統的……沒有來龍去脈，就沒有對技術發展的感知，沒有對技術本質的理解和認識。 經過了四年多的摸爬滾打，到現在對這些基礎知識的認識自然遠好於當年上課的理解水平，不是因為我在反復的學習課程內容，而是從實踐中獲得了新的認識。 【從生活出發】 大多數人的思維習慣，傾向於從已知的事物中衍生對新事物的認識，這是一種類推。而高校的大多數教材和教授方式較少考慮到這一點，一種簡單粗暴的直入主題的方式被大量的使用，排斥了知識的前因後果，技術的來龍去脈，剩下的只是新體系本身。這增加了學習曲線的入門坡度。 理論是灰色的，生活之樹常青 《改變未來的九大演算法》是對歌德這句話的良好實踐。 比如在闡述公鑰加密機制時，作者從生活中的寄信講起，一步步類比到計算機的通信上，並用染料配色的方式舉例了迪菲赫爾曼機制。生動形象的描述了演算法的原理和來由。 【拋開細節實現】 過往的教材一旦陷入對某些實現細節的闡釋，就失去了對全局上下文的把握。就像鏡頭對焦到了一個點上，造成了周邊景物的模糊化效果。 《改變未來的九大演算法》全書很少涉及到技術的實現細節，這正是它的優勢所在。比如資料庫的一致性章節，從一個銀行轉賬的實例講起，通過所面臨的一系列問題的解決方案的描述，讓人對資料庫的整體實現有了全局的把握。在理解的前提下，更深入的學習也變得更有動力和方向。 奈何自己已經過了朦朦朧朧的那幾年，在此將本書強烈推薦給初涉計算機領域的朋友們。當然，其他人粗讀一遍，也是對自己知識體系的一次小梳理啦;)。 歡迎訪問排版過的文章：http://biaobiaoqi.me/blog/2013/10/03/nine-algorithms-that-changed-the-future/

❷ 請闡述利用演算法現實生活中的問題的實現過程是什麼樣的,需要哪些步驟,請具體闡

請闡述利用演算法現實生活中的問題的實現過程是什麼樣的,需要哪些步驟,請具體闡

❸ 演算法推薦怎麼去理解

❹ 演算法步驟

上述演算法的流程如圖4-1所示。

演算法從尋找初始可行解開始。通常的做法是，它對應於從鬆弛變數列形成的基底。如果沒有初始可行解存在，則演算法在第二步停止。

圖4-1 菲力浦的多目標單純形法計算框圖

如果存在一個可行基底。便置計數器b和c分別為1和0。計數器b標識各個基底，計數器c標識對應於非劣勢解的基底，在第三步中計算與初始基底對應的解。在第四步中，通過解非劣勢性子問題來檢查可行解的非劣勢性。

演算法在第四、五、六步中進行循環，直到發現一個非劣勢解。發現後，把這個非劣勢解在第七步中列印出來。

為了檢查另外的非劣勢解，在第八步中求解方向子問題。如果沒有合適的（s_k）_min=0，那麼，不存在別的非劣勢解，演算法停止。但是，如果第九步確定了一個（s_k）_min=0，且第十步指出對應的x_k將引導到一個未探索過的基底，則對應的x_k進入基底，轉到第七步去列印出這個另外的非劣勢解。演算法將繼續在第七、八、九、十、十一、七步之間進行循環，直到出現沒有對應的x_k導致未探索基底時為止。

為了進一步理解菲力浦的多目標單純形法求解的有關步驟，我們考慮上一節中的例子並添加鬆弛變數來產生初始多目標單純形表。

極大優勢

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其中，

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滿足於約束條件

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初始基本可行解在表4-2中列出，初始基底是根據與鬆弛變數x₃、x₄、x₅相關的列來形成的。從而，演算法的第一、二、三步是滿足的。

表4-2 初始基本可行解表

接下來，演算法確定x₁=x₂=0是否為非劣勢解點。這由解非劣勢性子問題來進行。要解這個非劣勢性子問題，需要確定（u^T+e^T）D。矩陣D對應於目標函數行中的非基本列，就是

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對於x₁=x₂=0要是非劣勢的，必須存在一個權數集w_i=u_i+1，使得

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或

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或

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減去剩餘變數s₁，s₂，添加人工變數y₁，y₂，產生所需要的第一演算階段單純形問題：

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滿足於約束條件

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對此非劣勢性子問題的初始表如表4-3所示。

表4-3 非劣勢性子問題的初始表

把第三行加到第一行上，產生初始可行解，如表4-4所示。

表4-4 初始可行解

根據單純形法則，u₂進入基底，旋轉主元是第三行框起來的數2。變換後得表4-5。

表4-5 非劣勢解表

此時y_min=0，s₁=7/2，u₂=1/2，u₁=s₂=y₁=y₂=0，於是點x₁=x₂=0是非劣勢解。

我們也注意到，表4-5表明存在正的權數w₁=u₁+1=1，w₂=u₂+1=3/2，解x₁=x₂=0也是下面問題的最優解。這個問題是：

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因此，可以這樣說，菲力浦演算法允許我們「朝後」應用加權方法：對於一個非劣勢解x，確定出一組權數w，它們是在加權方法中用來得出這個非劣勢解x所需要的權數。

接下來求解方向子問題，以確定是否存在另外的非劣勢解。從表4-5，我們能夠看到，有s₂=0。於是，如果引入x₂將導致一個未探索過的基底，則存在另一個非劣勢解點。從表4-2，對x₂的旋轉主元是第五行中的數字5，這表明新的基底將是x₂、x₃和x₄，它還沒有被探索過。

顯然沒有必要，因為已經確定了將導致另一個非劣勢解的x_k，但我們現在也能夠確定引入x₁是否會導致一個非劣勢解。這可以通過解下面的方向子問題來進行。這個方向子問題是：

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在第一演算階段以後（表4-5），得到如下的方向子問題，表4-6所示。

表4-6 方向子問題表

把第2行加到第一行上，產生了表4-7。

表4-7 最優解表

表4-7是最優的，它指出s₁=7/2＞0，因此引入x₁將導致一個有劣勢解。

我們現在引入x₂。以表4-2第五行的元素為主元進行旋轉，得到主問題的第二個表，如表4-8所示，從而，x₁=0，x₂=72/5是一個非劣勢解，把它列印出來。

表4-8 主問題二表

為了檢查是否存在別的非劣勢解，現在必須重新求解方向子問題。要這樣做，必須又一次計算（u^T+e^T）D，其中的矩陣D此時為

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於是，

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由此，方向子問題的合適的約束集為

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關於目標函數，可以為s₁和s₅。然而，在前面我們是用x₂驅趕x₅而得到目前的非劣勢解點，因此，易知有s₅=0，且把x₅帶入基底會產生出前面的非劣勢解點。從而，僅需對s₁檢查方向子問題，就是，

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用表的形式，見表4-9。

表4-9 方向子問題表

把表4-9的第2行加到第1行上，得表4-10。對表4-10以第2行第二列元素為主元進行旋轉，得到最優的表4-11。從表4-11可以看出，s₁=0，這表示此時把x₁引入基底將產生另一個非劣勢解點。從表4-3可明顯看出，旋轉主元是4/25，將把x₄驅趕出基底。這導致又一個未探索過的基底（x₁，x₂和x₃）和第三個非劣勢解點。以4/25為主元旋轉，得到下面表4-12中的解：非劣勢點x₁=7，x₂=13。

表4-10 方向子問題過渡表

表4-11 最優解表

表4-12 非劣勢解表

繼續與前面同樣的過程，即求解與表4-12相關的方向子問題，得到s₄=0和s₅=9/2。引入s₄將把x₁從基底中驅趕出去並返回到先前的非劣勢解。引入x₅將把x₂從基底中驅趕出去將得到一個有劣勢解。這樣，演算法停止^［134］。

❺ 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。

❻ 推薦演算法如何提前劃分製造同類目日誌

做推薦演算法的質量工作將近一年，這一年嘗試了很多東西，踩了不少坑，也對推薦的評測工作稍微有了些自己的心得，現在分享出來，希望能和做這塊工作的同學一起交流、探討，也歡迎多拍磚，多提意見。

推薦系統

目前推薦技術的應用已經非常較普及了，新聞、商品、問答、音樂，幾乎都會用到推薦演算法來為你呈現內容。下面是淘寶、知乎、微博三個app的推薦模型，可以看到推薦都在非常重要的位置。

在介紹推薦演算法評測之前，我先簡單說下推薦系統，這里我以商品為例，簡單描述下推流程，讓大家更明白一些，一般推薦主要包含以下步驟：
召回->打分排序->透出

召回

召回階段通常的手段是協同過濾比較場景的i2i,u2i等這種x2x（有興趣可以看下我寫的基於itembase的推薦），也有使用embedding的方式通過向量之間的距離進行召回。以i2i為例，假如現在要針對我推薦一個商品，那麼首先要找到我感興趣的物品 ，這些數據是通過我的歷史行為來進行獲取，比如拿到我最近一段時間內的點擊、加購、收藏、購買的物品，將這些商品做為trigger進行召回，協同演算法的具體就不再這里敘述了，有興趣可以看下鏈接，最終我們按照協同過濾演算法算出商品之間的相似分值，然後按照一定數量進行截斷，因為這里截斷也是依靠分數來進行的，所以一般這一步也稱粗排。這樣召回截斷就完成了。

打分

召回完商品後，我們需要對這些商品進行再一次的精排，這里需要用模型來預估ctr，一般情況下LR、GBDT、FM用的比較多，這里深度網路相對用的少，主要為了考慮到性能，尤其是rt，因為絕大部分的精排都是需要實時預測的，所有對耗時有一定的要求。繼續說下模型預測的步驟，首先針對召回的商品進行特徵的補充，例如該商品的一級類目、葉子類目（一級類目代表比較，葉子類目代表最細分的類目）、被多少用戶購買等，然後再加入人的特徵，例如性別、年齡、收入、對類目的偏好等，然後將這些信息做為feature，用模型進行預測，然後根據模型預測的結果進行排序，輸出。

模型

打分過程中的模型是需要提前訓練和部署，訓練集的來源就是用戶的實時行為加上用戶和商品的特徵。feature的構成是用戶的特徵和商品的特徵，label則是用戶是否點擊了該商品。

質量方案

接下來說下如何保證這塊的質量。由於推薦系統最終對用戶需要提供實時的服務化，因此免不了有工程端的技術需要一起配合。因此我這塊主要分為兩個維度來開展，一方面是工程端的質量保證，一方面是演算法側的質量保證。

工程端質量

這一塊可以將演算法當成一個黑盒子，只把他當成一個有結果返回的介面。針對這方面前人已經有了豐富的經驗，我們可以做介面的單元測試和冒煙測試，另外就是壓測，在預估的qps下看rt是否滿足業務方的要求，load是否過大，超時和錯誤的比例是否符合一定的預期。這里就不細說了，重點說說第二部分。

演算法端質量

這里我再進行細分一下，分為三部分介紹：演算法數據、演算法模型、演算法效果；

演算法數據：

大家都知道演算法在做訓練前數據的處理部分非常的重要，有興趣可以看下特徵工程相關的內容，數據的來源，特徵的構造，數據抽取、加工整個的過程都有可能會出現錯誤，而且數據一般都是存儲在分布式系統資料庫里，因此需要藉助類似hive這樣的工具將sql轉換成MapRece的任務去進行離線的計算，離線任務的產出通常會耗費不少的時間，而對於一些日更新的模型通過對數據對產出時間有一定的要求。因此數據這塊最主要的保證點為：數據本身的質量，和數據的產出時間。數據本身的質量一般可以通過數據大小的整體抖動，以及關鍵欄位是否為空，主鍵是否重復，做法比較簡單可以通過簡單sql或者udf來完成，然後藉助工程能力做到預警、檢查、出報表等。

演算法模型：

模型的本身在迭代過程中也是需要關注的，不過通常演算法同學的訓練優化也是參考這些指標，所以我們也可以把這幾個指標做為模型本身好壞的評估。具體為：准確率、召回率、AUC。

演算法效果：

那麼這個演算法推薦出的效果究竟好不好呢，這個是一個非常主觀的事情，每個人的感受也不是一樣的，但是我們仍然要衡量它的好壞，這里我參考業內學者的推薦書籍以及自己的一些摸索，總結出下面一些方法，供大家參考。

人工評測：

顧名思義，邀請一幫人來對你的推薦系統的結果進行評測。這里想法來自於我在做翻譯評測時期的經驗，首先這個成本比較高，另外就是參雜了人的主觀性非常的高，翻譯的好壞我們可以通過制定一些細致的規則來進行約束，但是推薦的好壞我們卻不好制定詳細的規則，另外就是推薦之前的用戶行為如何模擬，如何讓評測者進行感知，這些都是比較難的，並且和基準的對比也不是很好做，所以這里不是很推薦用這個方法，但是還是要提一下。

指標評估：

指標化推薦結果，也就是將推薦的結果用不同的指標來進行說明，通過這些指標，你可以更加的了解你的推薦系統，部分指標不一定越高越好，但是你需要讓它保持在一定的范圍內。說到具體的例子的時候，我會提一下。下面我們看下這些指標。

覆蓋率

定義：
推薦系統能夠推薦出來的「商品/類目」占「總商品/類目」集合的比例。假設系統的用戶集合為U，推薦系統給每個用戶推薦一個長度為N的物品列表R(u) ，總物品為N。那麼：
覆蓋率 = ΣR(u)N
Σ
R
(
u
)
N

意義：
描述推薦結系統對物品長尾發掘能力；
舉個例子，淘寶上商品千千萬萬，推薦系統能否保證讓新的一些商品有足夠的機會曝光出去呢？還是有些商品永遠都無法得到推薦曝光的機會。這個指標反應的就是這個情況，顯然物品的覆蓋率是達不到100%的，但是我們可以看類目的覆蓋率來進行衡量，假設全網所有的一級大類目一共2千個（和全網上億的物品相比非常的少），那麼推薦系統一天之內推薦出去的商品對應的一級類目，這個就是我們要衡量的標准。如果覆蓋率

❼ 今日頭條的推薦機制是怎麼演算法的

今日頭條是屬於機器演算法推薦機制的平台，也就是說，即使你沒有粉絲來到頭條上發表內容，也可以獲得比較大的推薦，一個剛來頭條不久的新人創作出10萬百萬閱讀都是有可能的。
但要想創作出閱讀量高的內容，就需要了解清楚今日頭條的推薦機制：
每一個使用今日頭條APP的用戶，都會被系統打上各種類型的標簽，比如你經常看體育看足球，今日頭條就會認為你是一個體育愛好者，那麼當有頭條號作者發布足球相關的內容時，就會優先推薦給你。
所以說要想讓你的文章獲得比較大的推薦量，首先你需要在文章的標題和內容中，體現出來你的領域和人群，以方便系統判定你的類型，幫你推送給精準的用戶。
如果你的標題和內容中都沒有體現出來相應的關鍵詞，那系統就不知道要把你的內容將會給推薦給誰，很有可能會造成閱讀量，推薦量都不好的結果。
除了上面這個最基礎的人群和關鍵詞匹配外，用戶的行為動作也是影響頭條號推薦的關鍵因素。
評論，收藏，轉發點贊和讀完率，這些都決定的，你的內容是否會獲得比較高的推薦。
一篇文章發布後會經過一輪這樣的推薦：初審、冷啟動、正常推薦、復審。
初審是一般機器審核，通過內容判定出你是否有違規行為，初審通過後，將進入冷啟動階段。
冷啟動就是系統把你的內容推送給一小批可能對你內容感興趣的人群，然後根據這個人群的反應，比如說讀完率、點贊互動評論的整體情況，對你進行下一輪的正常推薦。
如果這些互動都比較好，讀完率很高點贊，評論都很好，收藏量也很多，那麼系統就會給你加大推薦，推薦給更多的用戶。
當推薦到一定程度後，系統會給用戶的反饋情況進行復審，比如說有人舉報，或者負面評論過多，如果在復審種，發現你屬於標題黨或者內容過於負向，將系統將會不再推薦。
這是今日頭條的推薦機制和推薦流程，弄懂這個推薦流程後，會對你的頭條號運營有很大的幫助。

❽ 結合生活中的實例,描述求解隨機數的演算法流程圖

生活中的實例：一個老太太買白菜，她給挑出的10棵白菜排一下序，然後她拿出了隨身攜帶的筆記本電腦，輸入 。

#include "stdio.h"

#define N 10

main()

{

int a[N];

int i,j,p,temp;

for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);

for(i=0;i{

p=i; for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;

}

printf(" ");

for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);

}

然後得到了白菜的重量排序。

傳統的流程圖用流程線指出各框的執行順序，對流程線的使用沒有嚴格限制。因此，使用者可以毫不受限制地使流程隨意地轉來轉去，使流程圖變得毫無規律，閱讀者要花很大精力去追蹤流程，使人難以理解演算法的邏輯。

如果我們寫出的演算法能限制流程的無規律任意轉向，而像一本書那樣，由各章各節順序組成，那樣，閱讀起來就很方便，不會有任何困難，只需從頭到尾順序地看下去即可。

為了提高演算法的質量，使演算法的設計和閱讀方便，必須限制箭頭的濫用，即不允許無規律地使流程亂轉向，只能按順序地進行下去。但是，演算法上難免會包含一些分支和循環，而不可能全部由一個一個框順序組成。

如上例不是由各框順序進行的，包含一些流程的向前或向後的非順序轉移。為了解決這個問題，人們設想，如果規定出幾種基本結構，然後由這些基本結構按一定規律組成一個演算法結構，整個演算法的結構是由上而下地將各個基本結構順序排列起來的。

1966年，Bohra和Jacoplni提出了以下三種基本結構，用這三種基本結構作為表示一個良好演算法的基本單元。

❾ 推薦演算法的介紹

推薦演算法是計算機專業中的一種演算法，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西。

❿ 演算法的過程怎麼寫啊

演算法的流程書寫可通過流程圖或偽代碼來完成。

所謂流程圖是指以特定的圖形符號加上說明，表示演算法的圖，用它來表示演算法思路是一種極好的方法，因為有時候千言萬語不如一張圖形象生動易於理解，例如：

而偽代碼是介於自然語言和計算機語言之間的文字和符號（包括數學符號），它是一種不依賴於語言、用來表示程序執行過程、而不一定能編譯運行的代碼，例如：

Begin（演算法開始）

輸入 A，B，C

IF A>B 則 A→Max

否則 B→Max

IF C>Max 則 C→Max

Print Max

End （演算法結束）