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神经协同过滤模型是什么？
推荐系统的新颖性非常重要，因为它通过向用户介绍他们可能无法自己发现的新的和多样化的内容来帮助他们保持参与。传统的推荐系统通常优先考虑与用户先前行为一致的熟悉项目，这可能导致重复的体验。通过结合新颖性，这些系统可以为用户提供新的推荐，从而扩大
OpenFL（开放联邦学习）是如何工作的？
OpenFL（开放联邦学习）是一个框架，能够让多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练机器学习模型。参与者不将数据移动到中央服务器，而是在各自的数据上本地训练模型，并仅共享模型更新或梯度。这种方法有助于保持数据的隐私和安全，同时仍能从所有
Solr与Elasticsearch相比如何？
Vespa是一个开源搜索和推荐引擎，专为处理大规模数据和实时查询而设计。它针对需要快速索引和检索结构化和非结构化数据 (如文本、图像和视频) 的搜索应用程序进行了优化。Vespa支持全文搜索、分面、过滤和排名，以及用于个性化排名的机器学习模