Théo Viel – NVIDIA 技術博客
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Thu, 22 Aug 2024 09:22:45 +0000
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使用 Co-Visitation 矩陣和 RAPIDS cuDF 構建高效的推薦系統
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/build-efficient-recommender-systems-with-co-visitation-matrices-and-rapids-cudf/
Wed, 21 Aug 2024 08:52:55 +0000
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推薦系統在跨各種平臺實現個性化用戶體驗方面發揮著至關重要的作用。這些系統旨在根據用戶過去的行為和偏好預測和推薦用戶可能與之交互的商品。構建有效的推薦系統需要理解和利用龐大、復雜的數據集，這些數據集可捕獲用戶和商品之間的交互。 本文將向您展示如何基于共訪問矩陣構建簡單而強大的推薦系統。構建共訪問矩陣的主要挑戰之一是處理大型數據集時涉及的計算復雜性。使用像 pandas 等庫的傳統方法效率低下且速度緩慢，尤其是在處理數百萬甚至數十億次交互時。這正是 RAPIDS cuDF 的用武之地。RAPIDS cuDF 是一個 GPU DataFrame 庫，提供了類似 pandas 的 API，用于加載、過濾和操作數據。 推薦系統是一種機器學習算法，旨在為用戶提供個性化建議或推薦。這些系統用于各種應用，包括電子商務（Amazon、OTTO）、內容流式傳輸（Netflix、Spotify）、
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