大模型在华为推荐场景中的探索和应用

这样做有两个好处:一是可以通过对聚类进行统一的Prompt,减少调用大模型的次数;二是可以提供来自协同信息的额外知识,通过聚类的方式提供协同+语义的额外信息。相比于单独每个用户的Prompt,我们额外提供一个来自协同的聚类的Prompt,这种结合在我们音乐推荐场景的核心指标,如播放时长上,也带来了进一步的提升。其次,...

Web3-AI 赛道全景报告:技术逻辑、场景应用与顶级项目深度剖析

它能够使计算机能够执行各种复杂的任务,从语言翻译,图像分类再到人脸识别、自动驾驶等应用场景,AI正在改变我们生活和工作的方式。开发人工智能模型的过程通常包含以下几个关键步骤:数据收集和数据预处理、模型选择和调优、模型训练和推理。举一个简单的例子,开发一个模型来实现对猫和狗图像的分类,你需要:数据收集和...

从业务视角解析人工智能机器学习领域经典算法和使用场景

在实际应用场景当中,不用人工打标签确实可以节省人力成本,但业务负责的人肯定想知道这么分类依据是什么,或者在任务当中怎么证明圈出来的点是异常的,聚类模型决策的过程很难展示,所以在处理一个任务时宁愿请人工来打标签再使用其他的算法模型,首选模型通常都不会是聚类,因为没有任何实用性的指导价值,它只是把数据做一个...

智能模式识别:技术演进与应用前景探索

常见的无监督学习算法包括聚类算法(如K-means、层次聚类)和降维算法(如主成分分析PCA)。无监督学习的优势在于能够发现数据中的潜在结构,但其缺点是结果的解释性较差。半监督学习Semi-SupervisedLearning半监督学习结合了监督学习和无监督学习的优点,利用少量标注数据和大量未标注数据进行训练。这种方法在实际应用中非...

认知架构40年回顾-核心认知能力及其应用 4.5万字

例如,在机器人应用中,它允许推销员机器人与拥挤房间中的人进行脚本化互动(CORTEX[442])或用英语子集对话场景中的对象(CoSy[331])。更高级的应用涉及使用语音识别通过电话从公共图书馆订购书籍的任务(FORR[142])。其他使用现成语音处理软件的系统包括PolyScheme[540]和ISAC[413]。在我们的架构样本中,大多数努力都...

K均值聚类算法

四、应用场景K均值聚类算法,可以帮我们完成大量数据的分类任务(www.e993.com)2024年11月19日。商业务中,精细化运营的前提是对用户进行分层,然后根据不同层次的用户采取不同的运营策略。这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据,并使用K-means算法将用户分为不同的层级,然后针对高价值用户,可以提供专享活动或个性化服务,提...

算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)

层次聚类在商业领域有多种应用场景，特别是在客户细分和市场分析中表现出色。客户细分：层次聚类能够帮助企业理解客户行为，通过分析客户的购买历史、偏好和反馈，企业可以将客户分为不同的群体，从而为每个群体提供更加个性化的服务或产品。市场分析：在市场研究中，层次聚类可以揭示产品或服务之间的潜在关系，帮助企业发现...

量化专题 · 基于聚类算法进行因子合成:综述篇

层次聚类算法具有处理任何相似度量和灵活的粒度级别的能力,因此适用于任何属性类型。然而,这种方法也存在一些缺点。首先,由于其计算复杂度较高(至少为O(N^2)),它在大规模数据集中的应用受到限制。其次,层次聚类方法可能受到不可逆的分裂或合并过程的影响,这使得无法重新访问已经制定的聚类来重新分配错误分配的对象。

数据化运营、精准营销10大常用模型

??定义:与AIPL模型类似,科特勒5A模型用于分场景追踪营销效果。它包括A1(Aware)了解、A2(Appeal)吸引、A3(Ask)询问、A4(Act)行动和A5(Advocate)拥护五个阶段。??应用:该模型强调从用户接触品牌到成为品牌拥护者的全过程追踪和分析。通过监控用户在不同阶段的行为变化,企业可以及时调整营销策略,提升转化率和用户...

算法——K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)

三、KNN算法的应用场景KNN算法凭借其通用性和灵活性，在众多商业和科研领域有着广泛的应用：1.推荐系统：电商平台和流媒体服务利用用户的历史行为记录（如购买记录、观影历史等），通过KNN算法找到具有相似行为模式的用户群体，从而为其推荐可能感兴趣的商品或内容。2.金融市场分析：金融机构运用KNN算法预测个人或...