u2u演算法

㈠ 推薦系統u2u演算法簡介

揭秘u2u演算法：個性化推薦的社交力量

u2u演算法，作為推薦系統中的重要策略，其核心在於挖掘用戶間的相似性，通過兩種主要範式展現其獨特魅力：

1. 基於鄰域的啟發式演算法
   
   
   
   • content-based: 簡單統計，無需訓練，記憶性佳，如協同過濾中的cosine、pearson等。
   
   
   • model-based: 需要訓練的深度模型，如u2u雙塔、圖演算法（word2vec/item2vec/node2vec/EGES），具有良好的泛化能力。
   
   
   
   


2. u2u的獨特價值
   
   
   
   • 新用戶友好: 針對新用戶的冷啟動問題，u2u通過結合熱度與個性化，提供更精準的召回策略，為新用戶提供有價值的內容。
   
   
   • 社交屬性挖掘: 社交關系的利用是u2u的一大亮點，它能推薦朋友喜歡的物品，極大地強化了社交場景下的推薦效果。
   
   
   
   


3. 挑戰與應對
   
   
   
   1. 大規模用戶處理: 大量用戶和實時更新的特徵要求演算法高效計算和存儲，這帶來了挑戰。
   
   
   2. 計算與存儲的平衡: 直接計算所有用戶間相似度成本高昂，而離線存儲可能犧牲實時性。為此，u2u演算法探索了聚類和圈選種子用戶等策略來降低維度和優化資源。
   
   
   
   

u2u解決方案

1. 用戶向量聚類召回
   
   
   
   • 首先，通過雙塔模型訓練獲取用戶emb，再進行聚類，每個聚類選出熱門商品，形成倒排索引，減少在線計算壓力。
   
   
   
   


2. 種子用戶圈選
   
   
   
   • 基於用戶活躍度，選擇種子用戶，構建ANN索引，利用這些種子用戶的emb進行實時推薦，提高推薦效率。
   
   
   
   

在實際應用中，u2u演算法巧妙地平衡了計算復雜度、存儲成本和實時性，為推薦系統提供了強大的個性化和社交化能力，確保了推薦內容的精準度和用戶體驗。通過這些策略，u2u演算法在推薦領域中展現出其不可或缺的地位。

㈡ 數控車床g71的用法格式和代碼的意思（如x軸的相對坐標是u）和演算法

G71U2(X方向每次切深)R(每次退刀量)F進給速度，G71P1Q2循環程序段起始號U1W1X和Z向精車餘量。至於相對坐標，就是把起刀點視為零點坐標，就這么簡單。