u2u算法

㈠ 推荐系统u2u算法简介

揭秘u2u算法：个性化推荐的社交力量

u2u算法，作为推荐系统中的重要策略，其核心在于挖掘用户间的相似性，通过两种主要范式展现其独特魅力：

1. 基于邻域的启发式算法
   
   
   
   • content-based: 简单统计，无需训练，记忆性佳，如协同过滤中的cosine、pearson等。
   
   
   • model-based: 需要训练的深度模型，如u2u双塔、图算法（word2vec/item2vec/node2vec/EGES），具有良好的泛化能力。
   
   
   
   


2. u2u的独特价值
   
   
   
   • 新用户友好: 针对新用户的冷启动问题，u2u通过结合热度与个性化，提供更精准的召回策略，为新用户提供有价值的内容。
   
   
   • 社交属性挖掘: 社交关系的利用是u2u的一大亮点，它能推荐朋友喜欢的物品，极大地强化了社交场景下的推荐效果。
   
   
   
   


3. 挑战与应对
   
   
   
   1. 大规模用户处理: 大量用户和实时更新的特征要求算法高效计算和存储，这带来了挑战。
   
   
   2. 计算与存储的平衡: 直接计算所有用户间相似度成本高昂，而离线存储可能牺牲实时性。为此，u2u算法探索了聚类和圈选种子用户等策略来降低维度和优化资源。
   
   
   
   

u2u解决方案

1. 用户向量聚类召回
   
   
   
   • 首先，通过双塔模型训练获取用户emb，再进行聚类，每个聚类选出热门商品，形成倒排索引，减少在线计算压力。
   
   
   
   


2. 种子用户圈选
   
   
   
   • 基于用户活跃度，选择种子用户，构建ANN索引，利用这些种子用户的emb进行实时推荐，提高推荐效率。
   
   
   
   

在实际应用中，u2u算法巧妙地平衡了计算复杂度、存储成本和实时性，为推荐系统提供了强大的个性化和社交化能力，确保了推荐内容的精准度和用户体验。通过这些策略，u2u算法在推荐领域中展现出其不可或缺的地位。

㈡ 数控车床g71的用法格式和代码的意思（如x轴的相对坐标是u）和算法

G71U2(X方向每次切深)R(每次退刀量)F进给速度，G71P1Q2循环程序段起始号U1W1X和Z向精车余量。至于相对坐标，就是把起刀点视为零点坐标，就这么简单。