fm算法和传统推荐对比

㈠ FM算法和loglog算法的区别

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出来就是直线。
比如：
loglog下2*x+3
可以：
x=1:100;
y=exp(3)*x.^2;
loglog(x,y)

㈡ 蜻蜓fm和传统广播的区别与联系

【传统广播】

目前以调频广播为常见。调频的英文简写就是FM，如江苏交通广播网FM101.1MHz，中国之声在北京的频率FM106.1MHz，就如同不同的wifi一样，不过这是专门用来发送调频广播信号的。

发送原理示意图如下

现在智能手机一般都有接受广播的能力。

【蜻蜓fm】

一个拥有众多资源的网络播放器。主要载体在网络，除了整合了传统的广播，更有数不清的其他资源可供点播。如果说酷狗等是专门播放音乐的播放器，那么蜻蜓fm就是偏向于其他有声节目的播放器，如有声小说，评书相声等。

其实这两者可以类比于有线电视和网络电视，后者不但可以观看前者的内容，也可以点播网络上的其他视频资源。不过需要通过前者以往铺设的线路了，而是通过网络传输。

㈢ 考拉FM的竞争优势

内容控制权——考拉FM具有强大的节目创意制作团队和独家合作团队，既有来自于互联网的精英，又有来自于传统电台的专业人士，为你精心打造纯粹不装逼，风流不下流的优质节目。
拥有iTunes音频播客排行前100名中45档节目的版权或使用权；
在苹果中文播客节目2012年度榜单中，由考拉FM出品的《不亦乐乎》、《鬼话连篇》等节目被评为“年度最佳喜剧”。；
国内最具影响力的恐怖有声读物品牌——《张震讲故事》与考拉FM进行独家合作，在新媒体平台继续倾听你的惊声尖叫。
建立了中国最大的中国播客联盟，拥有成员300名。 节流技术：与市场上的有声类APP相比，独家采用的压缩算法，比他们采用的传统MP3播放方式节省1/4-1/10流量
推荐技术：独有的标签体系、强大的数据挖掘、机器学习、独特算法，结合产生的个性化推荐技术，每个人听到的都是自己爱听的内容；几千种编排规则使得实际播出效果最好地满足了听觉的规律，听众不会感到收听疲劳。
高保真技术：后台对音频的音量平衡等预处理与前端淡入淡出等播放技术的融合，使得音频播放效果悦耳动听独家研发的音频搜索比对技术，业界领先。 考拉FM由车语传媒集团出品。车语传媒（AutoRadio）是中国领先的电台整合运营商。2012年，车语传媒作为唯一的电台媒体代表加入“全国主流媒体汽车联盟”。

㈣ 网易云音乐的“每日歌曲推荐”和“私人fm”的差异在哪里

进入网易云音乐后，点击软件右上角的【更多】按钮，选择【设置】进入设置选项。

在设置选项中选择【主题换肤】更换主题。

点击我们要更换的主题就能对主题进行下载更换了。

更换完成后回到主界面我们可以看到主题已经更换成功了，不过好像不太明显。大家也可以试试其他不同的主题。

网易云音乐怎么样？

1、网易云音乐使用户认识歌曲回到本质——盲听。单曲在PC客户端中都没有单独的界面，只有通过试听之后才可以打开歌词界面，才可以下载，颠覆了大家“看歌词”“看评论”再决定是否试听的习惯。

2、收藏功能并非坑爹。基于试听的收藏和基于歌单的收藏的方式截然不同，云音乐希望你的歌单可以在各种场景使用，最好可以让志同道合的朋友收藏你的歌单（“拿出手”），而不是只是一个单独的红心盒子。

3、社交功能主要通过大牌DJ、微博好友推荐和电台导流。实际上每个人都有评论的欲望，云音乐每个单曲都可以评论，已经产生了一定质量的内容。

相对豆瓣、虾米、天天动听这些成熟的音乐平台，网易在音乐市场上算是赶了个晚场，但主打的歌单、社交、大牌推荐和音乐指纹功能，使它在泛滥的音乐市场中打出了自己的旗帜。老实说，此前我一直是豆瓣FM的忠实粉丝，也是天天动听的老用户，但自打用了云音乐，它就成为我手机里唯一保留下来的音乐应用。如果你爱听歌，喜欢分享，不妨下载一试！

以上就是关于网易云音乐更换主题的方法介绍了，希望的介绍能给大家带来帮助。

㈤ 豆瓣FM 的推荐算法是怎样的

豆瓣FM的推荐算法没有停止，反而是在不断演进当中，伴随着它成长的用户，会慢慢发现越来越多的惊喜与满意。豆瓣FM是中国互联网实践个性化服务的一个很好的土壤，其中糅合了包括算法、ui/ue、数据清洗与整合、音频分析技术、用户行为分析、编辑与运营、后台架构等等大量的因素，即便是推荐算法也只是算法技术中的一部分。单论推荐算法，就最简单的算法，也会极大地受到其它因素的影响，比如单曲推荐功能、新版的上线，对于算法的学习与积累都会起到极大的正面作用。

㈥ FM算法有什么作用

FM算法可用于推荐系统中，主要是解决稀疏矩阵的特征组合问题

㈦ 推荐算法中哪个算法用的比较多些

这是要根据推荐结果微调的，一般用牛顿迭代法很快就能找到最佳值

㈧ 如何研究学习一个机器学习算法

如何研究学习一个机器学习算法
1. 还记得我刚来算法组的时候，我不懂TFIDF是什么，更不要说什么SVD,LDA了听都没听过，不懂user-based和item-based的区别，甚至连贝叶斯公式都写不全。在最初的一段时间，我看别人的代码，半懂不懂地听组会分享，然后实现一个又一个现在看来很幼稚的算法，感觉进步是飞速的。接过来一个算法需求，我就去网上找篇paper，然后把算法给实现了就丢给产品线用。
这个时候，同事A对我讲，“算法工程师不是懂一些数学，会写些算法就行了，算法工程师最重要的技能，在于如何定义问题，然后接下来才是如何解决这个问题。”从那以后，当面临一个需求时，我更愿意分析这个需求的关键点在哪，然后从大脑里搜索已有的东西能不能解决这个问题，比如FM的算法缺乏多样性，那么我想一下我看过的解决多样性的paper都有什么？能不能用在这个上面。如果不能，我再对应去搜问题的关键字，而不是算法的关键字。

2. 转眼间一年过去了，虽说看过的paper不够多，但是可以应付大部分的需求了。但是我开始迷茫起来，我觉得自己在实现一个又一个的算法trick，知道一个算法可以用，我就去网上down一个对应的算法包，然后把数据丢进去。没了......那么我的出路到底在哪？我的核心竞争力在哪？在于知道这么个东西，然后变成跑准备数据的么？
这个时候，同事B给我讲了到底博士是如何完成一个毕业设计的，几百篇论文作为基础。那是不是把几百篇论文全都和我以前一样一字不差的看完？PHD为什么很容易进入到一个他之前所未知的领域，在于在研究领域所积累的一套方法论。言归正传：
当接触到一个新的算法时要怎么去入手？用SVM举例吧：
第一，去找SVM的Survey，每一个成熟的算法分支必定有着survey这样的汇总性paper，通过这个paper，我们大致可以了解这个算法为什么出现，最基本的算法原型是什么样的，接下来后人对他做了什么样的改进，他到底还有什么问题。
第二，弄懂这个算法的来龙去脉，为什么出现，出现是因为改进了前面算法所不能做的什么事情？例如我们为什么不用基本的线性分类器？和用传统的分类算法找到一个超平面区别在于哪？
第三，知道了来龙去脉，我们还要知道这个算法的缺点在哪？不能适用于什么？我们怎么知道？这个就涉及到如何来快速地过一遍一篇paper。
第四，Abstract是最重要的，他告诉了我们这篇paper发的目的是什么？他想解决什么问题？然后是Future Work，之所以有着FutureWork是因为这个算法还有一些问题没有解决，这个就告诉了我们当前算法还有什么缺点？
第五，递归再去看这个缺点是否有其他的研究者已经解决掉了。

那么我们为什么看paper，为什么实现某算法，我归结为两点：
1. 学习目的，扩展思路，如果处于这种目的，理解paper的精髓是最重要的。
2. 解决实际问题。那么应该丢弃的观点是我最初那样拿过来一篇paper也没理解透彻也不知道能不能解决问题，也不知道到底是不是可行，就先实现了再说。劳民伤财~

3. 我自认为自己还算努力，看了很多书，看了很多算法，但是其实有时候说起来，比如用PCA还是SVD，他们到底有什么区别，我们如何选择，我其实还是不明白。
这时，同事C对我说，理解一个算法，最重要的是要理解这个算法的世界观，这个算法背后的哲学基础是什么？只有理解了这个，才算理解一个算法。
用Boosting来举例，他背后的世界观是PAC原则。那么Boosting为什么不能引入一个强分类器，因为这个做个类比就相当于Boosting原本是美国的民主政治，一旦引入了一个强势的领导，就一下子变成了当年毛爷爷时候的政治了。Boosting的世界观就崩塌掉了。至于说Boosting最终是如何调整数据集的权重，这些就都属于了细节的层面。

最后，补充一个同事D，无意间的话让我发觉自己要变得更优秀才行：
同事D在搜Resys，有一个快照上面写着：本科生Resys十佳论文。同事扭头对我说，靠，现在本科生都可以发Resys paper了。让我意识到了自己其实在原本上差距有多大，我要付出更大的努力才能弥补这些也许别人觉得无法跨越的鸿沟。

㈨ FM算法有什么优点

FM算法可以解决高维稀疏特征下的特征组合问题