fm演算法和傳統推薦對比

㈠ FM演算法和loglog演算法的區別

log(y)=k*log(x)+b
y=e^(log(x^k)+b)
y=e^b*e^(log(x^k))
即y=e^b*x^k
你只要按上面的式子弄一下，loglog出來就是直線。
比如：
loglog下2*x+3
可以：
x=1:100;
y=exp(3)*x.^2;
loglog(x,y)

㈡ 蜻蜓fm和傳統廣播的區別與聯系

【傳統廣播】

目前以調頻廣播為常見。調頻的英文簡寫就是FM，如江蘇交通廣播網FM101.1MHz，中國之聲在北京的頻率FM106.1MHz，就如同不同的wifi一樣，不過這是專門用來發送調頻廣播信號的。

發送原理示意圖如下

現在智能手機一般都有接受廣播的能力。

【蜻蜓fm】

一個擁有眾多資源的網路播放器。主要載體在網路，除了整合了傳統的廣播，更有數不清的其他資源可供點播。如果說酷狗等是專門播放音樂的播放器，那麼蜻蜓fm就是偏向於其他有聲節目的播放器，如有聲小說，評書相聲等。

其實這兩者可以類比於有線電視和網路電視，後者不但可以觀看前者的內容，也可以點播網路上的其他視頻資源。不過需要通過前者以往鋪設的線路了，而是通過網路傳輸。

㈢ 考拉FM的競爭優勢

內容控制權——考拉FM具有強大的節目創意製作團隊和獨家合作團隊，既有來自於互聯網的精英，又有來自於傳統電台的專業人士，為你精心打造純粹不裝逼，風流不下流的優質節目。
擁有iTunes音頻播客排行前100名中45檔節目的版權或使用權；
在蘋果中文播客節目2012年度榜單中，由考拉FM出品的《不亦樂乎》、《鬼話連篇》等節目被評為「年度最佳喜劇」。；
國內最具影響力的恐怖有聲讀物品牌——《張震講故事》與考拉FM進行獨家合作，在新媒體平台繼續傾聽你的驚聲尖叫。
建立了中國最大的中國播客聯盟，擁有成員300名。 節流技術：與市場上的有聲類APP相比，獨家採用的壓縮演算法，比他們採用的傳統MP3播放方式節省1/4-1/10流量
推薦技術：獨有的標簽體系、強大的數據挖掘、機器學習、獨特演算法，結合產生的個性化推薦技術，每個人聽到的都是自己愛聽的內容；幾千種編排規則使得實際播出效果最好地滿足了聽覺的規律，聽眾不會感到收聽疲勞。
高保真技術：後台對音頻的音量平衡等預處理與前端淡入淡出等播放技術的融合，使得音頻播放效果悅耳動聽獨家研發的音頻搜索比對技術，業界領先。 考拉FM由車語傳媒集團出品。車語傳媒（AutoRadio）是中國領先的電台整合運營商。2012年，車語傳媒作為唯一的電台媒體代表加入「全國主流媒體汽車聯盟」。

㈣ 網易雲音樂的「每日歌曲推薦」和「私人fm」的差異在哪裡

進入網易雲音樂後，點擊軟體右上角的【更多】按鈕，選擇【設置】進入設置選項。

在設置選項中選擇【主題換膚】更換主題。

點擊我們要更換的主題就能對主題進行下載更換了。

更換完成後回到主界面我們可以看到主題已經更換成功了，不過好像不太明顯。大家也可以試試其他不同的主題。

網易雲音樂怎麼樣？

1、網易雲音樂使用戶認識歌曲回到本質——盲聽。單曲在PC客戶端中都沒有單獨的界面，只有通過試聽之後才可以打開歌詞界面，才可以下載，顛覆了大家「看歌詞」「看評論」再決定是否試聽的習慣。

2、收藏功能並非坑爹。基於試聽的收藏和基於歌單的收藏的方式截然不同，雲音樂希望你的歌單可以在各種場景使用，最好可以讓志同道合的朋友收藏你的歌單（「拿出手」），而不是只是一個單獨的紅心盒子。

3、社交功能主要通過大牌DJ、微博好友推薦和電台導流。實際上每個人都有評論的慾望，雲音樂每個單曲都可以評論，已經產生了一定質量的內容。

相對豆瓣、蝦米、天天動聽這些成熟的音樂平台，網易在音樂市場上算是趕了個晚場，但主打的歌單、社交、大牌推薦和音樂指紋功能，使它在泛濫的音樂市場中打出了自己的旗幟。老實說，此前我一直是豆瓣FM的忠實粉絲，也是天天動聽的老用戶，但自打用了雲音樂，它就成為我手機里唯一保留下來的音樂應用。如果你愛聽歌，喜歡分享，不妨下載一試！

以上就是關於網易雲音樂更換主題的方法介紹了，希望的介紹能給大家帶來幫助。

㈤ 豆瓣FM 的推薦演算法是怎樣的

豆瓣FM的推薦演算法沒有停止，反而是在不斷演進當中，伴隨著它成長的用戶，會慢慢發現越來越多的驚喜與滿意。豆瓣FM是中國互聯網實踐個性化服務的一個很好的土壤，其中糅合了包括演算法、ui/ue、數據清洗與整合、音頻分析技術、用戶行為分析、編輯與運營、後台架構等等大量的因素，即便是推薦演算法也只是演算法技術中的一部分。單論推薦演算法，就最簡單的演算法，也會極大地受到其它因素的影響，比如單曲推薦功能、新版的上線，對於演算法的學習與積累都會起到極大的正面作用。

㈥ FM演算法有什麼作用

FM演算法可用於推薦系統中，主要是解決稀疏矩陣的特徵組合問題

㈦ 推薦演算法中哪個演算法用的比較多些

這是要根據推薦結果微調的，一般用牛頓迭代法很快就能找到最佳值

㈧ 如何研究學習一個機器學習演算法

如何研究學習一個機器學習演算法
1. 還記得我剛來演算法組的時候，我不懂TFIDF是什麼，更不要說什麼SVD,LDA了聽都沒聽過，不懂user-based和item-based的區別，甚至連貝葉斯公式都寫不全。在最初的一段時間，我看別人的代碼，半懂不懂地聽組會分享，然後實現一個又一個現在看來很幼稚的演算法，感覺進步是飛速的。接過來一個演算法需求，我就去網上找篇paper，然後把演算法給實現了就丟給產品線用。
這個時候，同事A對我講，「演算法工程師不是懂一些數學，會寫些演算法就行了，演算法工程師最重要的技能，在於如何定義問題，然後接下來才是如何解決這個問題。」從那以後，當面臨一個需求時，我更願意分析這個需求的關鍵點在哪，然後從大腦里搜索已有的東西能不能解決這個問題，比如FM的演算法缺乏多樣性，那麼我想一下我看過的解決多樣性的paper都有什麼？能不能用在這個上面。如果不能，我再對應去搜問題的關鍵字，而不是演算法的關鍵字。

2. 轉眼間一年過去了，雖說看過的paper不夠多，但是可以應付大部分的需求了。但是我開始迷茫起來，我覺得自己在實現一個又一個的演算法trick，知道一個演算法可以用，我就去網上down一個對應的演算法包，然後把數據丟進去。沒了......那麼我的出路到底在哪？我的核心競爭力在哪？在於知道這么個東西，然後變成跑准備數據的么？
這個時候，同事B給我講了到底博士是如何完成一個畢業設計的，幾百篇論文作為基礎。那是不是把幾百篇論文全都和我以前一樣一字不差的看完？PHD為什麼很容易進入到一個他之前所未知的領域，在於在研究領域所積累的一套方法論。言歸正傳：
當接觸到一個新的演算法時要怎麼去入手？用SVM舉例吧：
第一，去找SVM的Survey，每一個成熟的演算法分支必定有著survey這樣的匯總性paper，通過這個paper，我們大致可以了解這個演算法為什麼出現，最基本的演算法原型是什麼樣的，接下來後人對他做了什麼樣的改進，他到底還有什麼問題。
第二，弄懂這個演算法的來龍去脈，為什麼出現，出現是因為改進了前面演算法所不能做的什麼事情？例如我們為什麼不用基本的線性分類器？和用傳統的分類演算法找到一個超平面區別在於哪？
第三，知道了來龍去脈，我們還要知道這個演算法的缺點在哪？不能適用於什麼？我們怎麼知道？這個就涉及到如何來快速地過一遍一篇paper。
第四，Abstract是最重要的，他告訴了我們這篇paper發的目的是什麼？他想解決什麼問題？然後是Future Work，之所以有著FutureWork是因為這個演算法還有一些問題沒有解決，這個就告訴了我們當前演算法還有什麼缺點？
第五，遞歸再去看這個缺點是否有其他的研究者已經解決掉了。

那麼我們為什麼看paper，為什麼實現某演算法，我歸結為兩點：
1. 學習目的，擴展思路，如果處於這種目的，理解paper的精髓是最重要的。
2. 解決實際問題。那麼應該丟棄的觀點是我最初那樣拿過來一篇paper也沒理解透徹也不知道能不能解決問題，也不知道到底是不是可行，就先實現了再說。勞民傷財~

3. 我自認為自己還算努力，看了很多書，看了很多演算法，但是其實有時候說起來，比如用PCA還是SVD，他們到底有什麼區別，我們如何選擇，我其實還是不明白。
這時，同事C對我說，理解一個演算法，最重要的是要理解這個演算法的世界觀，這個演算法背後的哲學基礎是什麼？只有理解了這個，才算理解一個演算法。
用Boosting來舉例，他背後的世界觀是PAC原則。那麼Boosting為什麼不能引入一個強分類器，因為這個做個類比就相當於Boosting原本是美國的民主政治，一旦引入了一個強勢的領導，就一下子變成了當年毛爺爺時候的政治了。Boosting的世界觀就崩塌掉了。至於說Boosting最終是如何調整數據集的權重，這些就都屬於了細節的層面。

最後，補充一個同事D，無意間的話讓我發覺自己要變得更優秀才行：
同事D在搜Resys，有一個快照上面寫著：本科生Resys十佳論文。同事扭頭對我說，靠，現在本科生都可以發Resys paper了。讓我意識到了自己其實在原本上差距有多大，我要付出更大的努力才能彌補這些也許別人覺得無法跨越的鴻溝。

㈨ FM演算法有什麼優點

FM演算法可以解決高維稀疏特徵下的特徵組合問題