Embedding同质,vec
word2vec词向量加权的方法有哪些？一、理论概述（主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客）1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。NLP中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是One-hotRepresentation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为0，只有一个维度的值为1，这个维度就代表了当前的词。举个栗子，“话筒”表示为[0001000000...
更新时间：2022-04-03标签： Embeddingvec同质 全文阅读
Embedding,协同过滤
如何理解协同过滤？协同过滤可以简单理解为人们对“人以群分，物以类聚”算法解释和应用。人以群分——基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤主要基于的是用户之间的相似度（依赖用户的历史喜好数据），先计算用户之间的相似度，然后将用户喜欢的物品推荐给相似用户。也就是说，当用户...
更新时间：2022-04-07标签： Embedding过滤协同 全文阅读