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推薦系統演算法實踐

為了解決森林介紹的問題，作者黃美靈 這樣論述：

本書主要講解推薦系統中的召回算法和排序算法，以及各個算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的實現和應用。 書中本著循序漸進的原則進行講解。首先，介紹推薦系統中推薦算法的數學基礎，推薦算法的平臺、工具基礎，以及具體的推薦系統。其次，對推薦系統中的召回算法進行講解，主要包括基於行為相似的協同過濾召回和基於內容相似的Word2vec 召回，並且介紹其在Spark、TensorFlow 主流工具中的實現與應用。 再次，講解推薦系統中的排序算法，包括線性模型、樹模型和深度學習模型，分別介紹邏輯回歸、FM、決策樹、隨機森林、GBDT、GBDT+LR、集成學習、深度森林、DNN

、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推薦等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow 主流工具中的實現與應用。最後，介紹推薦算法的4 個實踐案例，説明讀者進行工程實踐和應用，並且介紹如何在Notebook 上進行代碼開發和算法調試，以説明讀者提升工作效率。   黃美靈 現任一線互聯網公司的高級工程師，擁有多年大型互聯網公司推薦系統和機器學習實戰經驗，現從事廣告推薦、應用分發和資訊Feeds流推薦相關工作。   第1部分 推薦系統的演算法基礎 第1章 數學基礎 2 1.1 線性代數 2 1.2 概率與統計 5

1.3 損失函數 7 1.4 優化方法 8 1.4.1 SGD 8 1.4.2 動量 8 1.4.3 Nesterov動量 9 1.4.4 AdaGrad 9 1.4.5 Adam 10 1.4.6 L-BFGS 10 1.4.7 梯度法和牛頓法的比較 11 1.5 評價方法 11 1.5.1 混淆矩陣 11 1.5.2 ROC曲線 13 第2章 推薦系統介紹 17 2.1 推薦系統背景 17 2.2 推薦系統的典型案例 18 2.2.1 Amazon推薦 19 2.2.2 Facebook推薦 21 2.2.3 YouTube推薦 22 2.3 推薦系統原理 23 第3章 推薦演算法工具 2

6 3.1 Python Sklearn機器學習庫 26 3.1.1 Sklearn介紹 26 3.1.2 Sklearn建模流程 27 3.2 Spark MLlib機器學習庫 28 3.2.1 MLlib介紹 28 3.2.2 MLlib建模流程 29 3.3 TensorFlow 31 3.3.1 TensorFlow介紹 31 3.3.2 TensorFlow建模流程 31 3.4 Notebook介紹 32 3.4.1 Zeppelin Notebook介紹 32 3.4.2 Jupyter Notebook介紹 36 第2部分 推薦系統的召回演算法 第4章 協同過濾——基於行為相

似的召回 40 4.1 協同過濾演算法 40 4.1.1 協同過濾推薦概述 40 4.1.2 用戶評分 41 4.1.3 相似度計算 41 4.1.4 推薦計算 43 4.2 協同過濾推薦演算法實現 44 4.2.1 相似度計算及推薦計算 47 4.2.2 協同推薦 54 4.2.3 運行結果 59 第5章 Word2vec——基於內容相似的召回 65 5.1 Word2vec演算法 65 5.1.1 語言模型 65 5.1.2 CBOW One-Word Context模型 66 5.1.3 CBOW Multi-Word Context 模型 71 5.1.4 Skip-Gram模型 72

5.1.5 Hierarchical Softmax 74 5.1.6 Negative Sampling 74 5.2 Word2vec實例 75 5.2.1 Spark實現 75 5.2.2 TensorFlow實現 80 第3部分 推薦系統的排序演算法——線性模型 第6章 邏輯回歸 86 6.1 邏輯回歸演算法 86 6.1.1 二元邏輯回歸模型 86 6.1.2 模型參數估計 88 6.1.3 多元邏輯回歸模型（Softmax回歸） 88 6.1.4 邏輯回歸的網路結構 89 6.1.5 梯度下降演算法 90 6.1.6 正則化 91 6.2 邏輯回歸實現 93 6.2.1 Skl

earn實現 93 6.2.2 Spark實現 98 6.2.3 TensorFlow實現 108 6.2.4 效果總結 114 第7章 因數分解機（FM） 115 7.1 FM演算法 115 7.1.1 FM模型 115 7.1.2 FFM模型 118 7.1.3 FM模型的網路結構 119 7.2 FM實現 120 7.2.1 Sklearn實現 120 7.2.2 TensorFlow實現 122 7.2.3 效果總結 128 第4部分 推薦系統的排序演算法——樹模型 第8章 決策樹 130 8.1 決策樹演算法 130 8.1.1 決策樹模型 130 8.1.2 特徵選擇 131 8

.1.3 決策樹的生成 133 8.1.4 決策樹的生成實例 134 8.1.5 決策樹的剪枝 135 8.2 決策樹的集成演算法 136 8.2.1 集成分類器 136 8.2.2 隨機森林 137 8.2.3 GBDT 137 8.3 決策樹集成演算法實例 139 8.3.1 Spark實現 139 8.3.2 Sklearn實現 149 8.3.3 效果總結 154 第9章 集成學習 155 9.1 GBDT LR演算法 155 9.1.1 背景 155 9.1.2 GBDT LR網路結構 156 9.2 深度森林演算法 159 9.2.1 深度森林介紹 159 9.2.2 級聯森林 1

60 9.2.3 多細微性掃描 161 9.3 決策樹集成分類器 162 9.4 集成學習實例 164 9.4.1 GBDT LR實現 164 9.4.2 深度森林實現 167 9.4.3 效果總結 175 第5部分 推薦系統的排序演算法——深度學習模型 第10章 深度學習在推薦演算法中的應用 178 10.1 推薦模型的特點 178 10.2 基於深度學習的推薦模型 179 10.2.1 DNN優化高階特徵 179 10.2.2 高階特徵交叉與低階特徵交叉 181 10.2.3 特徵交叉優化 183 10.2.4 特徵連接優化 184 10.2.5 高階特徵交叉優化 185 10.2.6

多樣性的深度興趣特徵優化 186 第11章 DNN演算法 189 11.1 人工神經網路演算法 189 11.1.1 神經元 189 11.1.2 神經網路模型 191 11.1.3 信號的前向傳播 191 11.1.4 誤差的反向傳播 193 11.2 DNN優化方法 195 11.2.1 優化參數 196 11.2.2 Attention機制 197 11.3 DNN實例 198 11.4 運行結果 205 第12章 Wide ＆ Deep模型 206 12.1 Wide ＆ Deep模型概述 206 12.1.1 Wide模型 208 12.1.2 Deep模型 209 12.1.3 模

型聯合訓練 210 12.2 Wide ＆ Deep系統實現 211 12.2.1 推薦系統介紹 211 12.2.2 系統流程 212 12.2.3 訓練資料的生成 213 12.2.4 模型訓練 213 12.2.5 線上應用 214 12.3 Wide ＆ Deep實例 214 12.4 運行結果 219 第13章 DeepFM模型 225 13.1 DeepFM模型概述 225 13.1.1 FM組件 226 13.1.2 Deep組件 228 13.1.3 模型對比 229 13.2 DeepFM模型實例 231 13.3 運行結果 241 第14章 YouTube的深度神經網路模型

243 14.1 YouTube推薦模型 243 14.1.1 背景介紹 243 14.1.2 召回模型設計 245 14.1.3 排序模型設計 250 14.2 YouTube實例 252 14.3 運行結果 256 第6部分 推薦系統的演算法實踐 第15章 實踐——基於電商平臺的商品召回 260 15.1 背景介紹 260 15.2 模型選擇 261 15.3 演算法開發 261 第16章 實踐——基於邏輯回歸的音樂評分預測 266 16.1 背景介紹 266 16.2 數據準備 266 16.3 特徵處理 268 16.4 模型選擇 270 16.5 演算法開發 271 第17章 實

踐——Kaggle競賽之Outbrain點擊率預估 275 17.1 背景介紹 275 17.2 數據準備 277 17.3 特徵處理 283 17.4 模型選擇 284 17.4.1 FFM 285 17.4.2 XGBoost 288 17.4.3 集成學習 292 17.5 演算法開發 292 第18章 實踐——基於深度學習的電商商品點擊率預估 297 18.1 背景介紹 297 18.2 數據準備 298 18.3 特徵處理 302 18.4 模型選擇 303 18.5 演算法開發 304 18.6 運行結果 309 第19章 Notebook實踐 312 19.1 Sklearn中的

LR實踐 312 19.2 TensorFlow中的LR實踐 316 19.3 Spark中的LR實踐 321 19.4 TensorFlow中的FM調試實踐 327 19.5 Spark中的協同過濾調試實踐 331  

森林介紹進入發燒排行的影片

透水鋪面表面溫度降溫成效及預測模型

為了解決森林介紹的問題，作者林佑亭 這樣論述：

隨著都市化（Urbanization）的速度加快，大量的開發導致不透水面積大大增加，大量工業氣體排放造成溫室氣體增加，且密集的建築物採用不透水且吸熱表面積大的材料，對環境生態產生負面的影響，迫使都市地區有水患之問題，環境溫度也大大提升，導致都市熱島效應加劇。而近年來，低衝擊開發（Low Impact Development, LID）已被證明為有效減緩都市熱島效應的方法之一。本研究目的以實際監測數據探討鋪面表面溫度對都市熱島效應之影響，並運用隨機森林（Random Forest, RF）演算法預測鋪面表面溫度。將以忠孝東路及新生南路交叉路口作為研究基地，於三種不同鋪面裝設溫度監測計，分別為透

水鋪面、瀝青鋪面以及不透水鋪面。透過實際量測蒐集大量數據，得知透水鋪面全年平均溫度可與瀝青鋪面相差約4°C，與不透水鋪面相差3°C；於降雨時雖氣溫會溼度增加而下降造成鋪面溫度隨之下降，但監測結果顯示鋪面溫度下降幅度大於氣溫降溫幅度，可得證水分增加會使鋪面表面溫度降低；在長時間無降雨情況下，降溫效果雖較不明顯，但透水鋪面仍為最低溫之鋪面並低於瀝青及不透水鋪面0.5-2°C。最後期望運用建置之機器學習模型進行不同情境下之模擬，並可將模型有效運用在其他地方。

日本浪漫愛情100談：Nippon所藏日語嚴選講座(1書1MP3)

為了解決森林介紹的問題，作者科見日語,EZJapan編輯部 這樣論述：

　　《Nippon所藏日語嚴選講座》 　　愛情是什麼呢？隨著文化、價值觀的不同，愛能有一百種解釋。 　　透過「14則日常情話集」「15對歷史佳偶」「15本必讀愛情名著」 　　窺探日本愛情的100種樣貌，從「談情說愛」理解台日文化異同處。 　　 　　日常情話X經典戀愛物語X聖地巡禮 　　【穿梭日本古今羅曼史，窺探文化差異：日本浪漫愛情100談】　 　　「Nippon所藏」系列介紹： 　　專為中高級（N3~N1）日語學習者打造，EZ Japan日語嚴選講座。 　　閱讀日本，或語言，或文化，或古典，或時尚。 　　用一雙眼，追逐日本的瞬息萬變；領略日本的傳承與創新；探索日本的100種美。 　

　「Nippon所藏」為你獻上日本的薈萃珍藏。 本書特色 　　特色一、介紹愛情大小事：認識時下日本愛情文化 　　「好きだ！付き合ってください！（我喜歡你，請跟我交往）」還在用這麼直球的方式傳達情意嗎？不著痕跡的撩妹，更能博得好感！從愛情流行語、日常情話集、節日慶祝方式，多角度觀察日本時下的愛情文化，看看日本的年輕人都怎麼「談」戀愛。 　　「ねぇ、キミどんな男性がタイプ？（嘿，妳喜歡怎麼樣的男生）」 　　「優しくて、明るい人が好き、あなたは？（我喜歡溫柔又陽光的人。你呢）」 　　「俺はさ、キミみたいなかわいい女の子がタイプなんだ。（我啊，喜歡像妳這樣可愛的女生）」 　　特色二、歷史佳偶愛

情物語：穿梭至古代，在動盪的時代下，他們的愛情將帶來什麼啟示？ 　　日本歷史上最著名的逆賊——明智光秀，其實是個深情男子？ 　　你真的了解那些歷史人物嗎？當他們碰上真愛時，鐵漢也會有柔情的一面呢！ 　　妻木熙子在嫁給光秀前，因罹患了天花而在臉上留下了疤痕，於是妻木家打算讓妹妹代替熙子出嫁，但光秀拒絕這項提議並說道：「容貌易改，但心靈之美是絕對不會變的」，這份深情打動了熙子，兩人也如願結為連理，過著互相扶持的恩愛生活。在世人的眼裡，光秀或許是個無情的背叛者，但對他的妻子而言，他可是個注重內在的男子漢呢！ 　　特色三、日本必讀戀愛名著：介紹日本各種愛情的面貌 　　從《源氏物語》到《挪威的森林》

，介紹日本從古至今的戀愛名著，從書中人物面臨的情感難題，重新審視「愛情」對自己而言究竟是什麼？ 　　Ｑ：若愛上了父親的妃子，你將如何面對這份注定沒有結果的愛戀？——《源氏物語》 　　Ｑ：如果結婚對象是名同性戀的話，你會怎麼樣？——《那年，我們愛得閃閃發亮》 　　特色四、愛情聖地巡禮：探訪讓戀情萌芽的聖地 　　網羅16個全日本最靈驗、最知名的愛情聖地。各種愛情的疑難雜症，通通迎刃而解！ 　　想遇見真命天菜嗎？來去地主神社、川越冰川神社求得好姻緣，找到紅線另一端的命運之人。 　　希望愛情長長久久？夫婦大國社、戀人岬讓你們有情人終成眷屬，相親相愛永不分開。 　　「愛情」是最令人難以捉摸，也是

最令人刻苦銘心的情感。正因如此，世上才有許多流傳百年的愛情物語。這次，Nippon所藏將帶領大家認識日本愛情的100種樣貌，透過閱讀日文讀本，提昇閱讀能力，並從「談情說愛」中理解文化差異。 各界推薦 　　國內外各界名人學者推薦（按姓氏筆畫順序） 　　王世和｜東吳大學日本語文學系教授 　　方献洲｜中國文化大學日本語文學系副教授兼系主任 　　吳岳樺｜國立高雄餐旅大學應用日語系副教授 　　不知道大家是否還記得自己學會的第一句日文是什麼？ 　　在我的個人經驗裡面，初學者對於外國語最有興趣又最快學會的，不是髒話就是情話。透過本書，一覽日本從古至今的浪漫情話。看內斂的日本，對於羞澀的「愛情」，隨著時

代洪流有了什麼樣不同的詮釋。——EIKO ｜FB粉絲團〈ようこそ Eiko醬燒日文〉人氣日語教師 　　《Nippon所藏日語嚴選講座》是一套值得推薦的專業日語學習教材。本期《日本浪漫愛情100談》以深入淺出的說明，帶領讀者自社會文化、古今文學中一探日式愛情蘊涵在生命中的穿透力，體會迴盪在每個時空的霎時光華與幽微情懷，日本愛情將恆久浪漫。——王佑心｜銘傳大學應用日語學系副教授 　　翻開史書，可以輕易地看到一個歷史人物的英明神武及戰功彪炳。但要完整捕捉他充滿人性的側面，則探訪其愛情物語將會是個絕妙的切入點。《日本浪漫愛情100談》中介紹了日本史上15對歷史佳偶，訴說著鮮為人知的鐵漢柔情。喜愛日

本歷史的同好們絕不可錯過！——游翔皓｜文化大學推廣部日語教師 　　學日文不但不苦，還是甜的。 　　全書以簡潔的文筆介紹日本最新的戀愛流行文化、浪漫的愛情聖地、動人的愛情歷史故事，導讀賞析愛情文學名著。讀者能在吸收豐富多樣的愛情相關文化知識的同時，學到單字文法句型，愉悅又有效率。——顧錦芬｜淡江大學日文系副教授  

機器學習建立大盤指數漲跌之預測模型

為了解決森林介紹的問題，作者陳慧 這樣論述：

本研究針對台灣加權股價指數漲跌進行預測，以國際股價指數、融資融券與台灣三大法人之每日交易資料等 22 種資料作為變數，樣本期間 2017 至 2021 年。使用資料探勘平台 Rapid Miner 建立模型，應用決策樹、隨機森林、羅吉斯回歸、支援向量機、XGBoost 五種演算法，並透過適當資料前處理、參數優化及最佳化特徵變數篩選。最終經準確度、精確度、召回率、ROC 及 AUC 綜合評比，最終實證結果顯示羅吉斯回歸預測表現最佳。此外，本研究目的為提供投資人大盤走勢之預測參考。