Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?

Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?

Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ? Lequel de ces sites Web utilise des algorithmes de recommandation? Comment les empêcher d’utiliser ces données? Comment la protection des données est-elle meilleure? Comment éviter d’être attaqué par des sites et services louches?La chose la plus importante à retenir est: Si vous ne lisez pas ceci ici, allez voir un expert indépendant certifié.

Réponse : Youtube, Facebook, amazon, Outlook

    Youtube
    Facebook
    Amazon
    Outlook
    Dropbox

Introduction

Lequel de ces sites Web utilise des algorithmes de recommandation?

Ainsi, lorsque vous effectuez une recherche sur un site Web et voyez si un site dit ce que vous recherchez, que rechercheriez-vous à la place? J’aimerais en savoir plus sur, dans le monde réel, comment trouvez-vous les informations dont vous avez besoin. Est-il utile de rechercher quelque chose quand ce n’est pas là? Est-il utile de rechercher quelque chose quand il n’existe pas? Il y a en fait des tonnes et des tonnes d’informations que vous pouvez découvrir sur ce que les gens recherchent ou sur les services que vous recherchez.

Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?
Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?

Le fonctionnement des algorithmes de recommandation est que vous pouvez en quelque sorte trouver les informations dont vous avez besoin, et vous ne pouvez pas le faire sans une sorte de retour de la part de vos utilisateurs, ce qui est utile pour moi. De la même manière, Facebook, Twitter et Google sont tous des algorithmes qui ont des utilisateurs qui essaieront de voir ce qu’ils veulent, et cela prend la décision la plus efficace de le découvrir. Ces commentaires permettent aux gens de voir plus facilement ce qu’ils ont déjà trouvé. Ils utiliseront cette information pour prendre la décision pour ces personnes. Il y aurait généralement une sorte de rétroaction, tout comme il y a d’autres choses comme l’analyse ou l’analyse, que les utilisateurs utilisent pour prendre de meilleures décisions avec ces informations, ce qui est en fait utile pour savoir de quelle manière afficher ces informations. Et l’idée fonctionne, c’est que les gens veulent chercher des choses et en quelque sorte chercher des informations; ils l’utiliseront à leur avantage pour voir ce qu’ils veulent.

Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ?

Ce cours couvre les algorithmes de recommandation et comment ils détermineront s’ils s’appliqueront au sujet d’expertise que vous avez choisi. Ces algorithmes sont tous importants, mais ils peuvent également être problématiques à mettre en œuvre dans certaines situations, car il existe de nombreux problèmes différents dans différents pays et cultures. Et ces problèmes doivent être abordés par le chercheur en question. En fin de compte, c’est à vous deux de décider comment ces algorithmes affecteront votre carrière.

Tri fusion Python - Apprendre l'algorithme


Si vous souhaitez prendre une décision que vous prenez sans aucune implication avec la société d’algorithmes, et même si cela a toujours fonctionné pour moi, je veux comprendre comment votre algorithme affectera d’autres personnes. Je veux savoir s’ils auront un problème particulier avec votre algorithme et ce que vous pensez que cela fera pour les perspectives commerciales de l’entreprise. C’est là que de nombreux problèmes se posent, car l’algorithme de l’entreprise changera pour répondre à vos besoins. Plus les algorithmes sont confrontés à des problèmes, plus il est important de savoir comment les choses fonctionnent.
D’une certaine manière, j’ai commencé avec cette idée d’essayer d’expliquer cela à d’autres personnes. Je voulais savoir s’ils penseraient à l’entreprise sur la base d’un algorithme de recommandation, ou d’un investissement. Peu importe que l’entreprise soit petite, mais si l’entreprise est grande, ces questions sont extrêmement importantes pour vous. Si l’entreprise est grande, la question est: «Qui travaillera pour» l’entreprise? S’ils ont de gros clients, les réponses à ces questions sont également très importantes.

A propos :

Parmi ces sites Web, utilisent-ils des algorithmes de recommandation? Je vais vous expliquer ce qu’est un algorithme simplement.

La recommandation est, en effet, une méthode algorithmique automatique pour le choix d’un utilisateur. Nous avons tous entendu, et souvent observé, que la seule façon de s’assurer que votre chanson préférée est bonne est d’utiliser son algorithme de classement. Dans ce chapitre, nous examinerons les recommandations auxquelles une telle chanson a été ajoutée au site et ce que cela implique.

Nous utiliserons l’algorithme ci-dessous pour classer une chanson récente en fonction de son classement possible, et voir dans quelle mesure vous feriez pour y ajouter “juste la bonne”. Certaines fonctionnalités sont ajoutées pour vous aider à éviter ce type de classement, et certaines sont supprimées au profit d’éléments plus spécifiques pour vous. Dans les sections suivantes, nous examinerons une douzaine de suggestions basées sur les préférences personnelles d’un expert en fonction des critères suivants.

Liens externes – Recherche dichotomique python

https://www.w3resource.com/python-exercises/data-structures-and-algorithms/python-search-and-sorting-exercise-1.php

https://pythonprogramming.net/

https://www.python.org/

Liens internes – algorithmes de recommandation

https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/embed/#?secret=3jjT6bPEJ4 https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/

Comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

PageRank est un algorithme utilisé par Google Search pour classer les sites Web dans les résultats de leurs moteurs de recherche. PageRank est un moyen de mesurer l’importance des pages de site Web.

Introduction :

Ce n’est pas le seul algorithme utilisé par Google pour ordonner les résultats des moteurs de recherche, mais c’est le premier algorithme utilisé par la société, il est le plus connu.

Le PageRank d’une page est calculé à partir de la somme du PageRank des pages avec un lien entrant à la page calculée que l’on divise par le nombre de pages sortantes de cette dernière, on applique un facteur d’atténuation pour symboliser la probabilité que l’utilisateur surfe sur une autre page.

Implémentation pagerank python :

J’installe networkx, c’est un package Python pour la création, la manipulation et l’étude de la structure, de la dynamique et des fonctions de réseaux complexes.

import networkx as nx
import numpy as np

graphe=nx.DiGraph()

tableauPages = ["A","B","C"] #Exemple de page rank avec 3 pages
graphe.add_nodes_from(tableauPages) #Ajout des sommets du graphe

#on ajoute des arcs, on a :
#la page A a un lien vers B 
#la page B a un lien vers C
#la page C a un lien vers B
#la page C a un lien vers A
# la page B a 2 lien entrant
# la page C a un lien entrant 2 liens sortant
# la page A a un lien entrant un lien sortant
graphe.add_edges_from([('A','B'), ('C','A'),('B','C'), ('C','B')])
print("Sommets du graphe : ")
print(graphe.nodes())
print("Arrêtes du graphe : ")
print(graphe.edges())
#Si on considere un facteur d'attenuation de 0.85 = d
# la formule du page rank est :
#PR(p) = (1-d)/n + d * Somme de toutes les pages(PR(i) des lien entrants à p/nombre de lien sortant de la page qui reference p)
# PR(A) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(C)/2)
# PR(B) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(A)/1 + PR(C)/2)
# PR(C) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(B)/1)

pagerank = nx.pagerank(graphe)
print(pagerank)

Qu’est-ce que l’algorithme de pagerank utilisé par la recherche Google? Un algorithme de pagerank est une combinaison d’une séquence d’instructions, appelée pagerank, qui est générée dans le système d’un moteur de recherche, puis répétée au besoin par un système spécial. Les algorithmes utilisés sont simples, mais peuvent toujours être difficiles à raisonner. L’idée de base est de s’assurer qu’un utilisateur demande quelque chose et ne dit pas quelque chose de complètement différent de la réponse qu’un moteur de recherche pourrait fournir. Cela signifie que «quelque chose» est attendu si nous pouvons obtenir une réponse particulière.

Comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

Ensuite, nous utilisons les algorithmes pour construire un ensemble de règles pour nous assurer que ces informations sont transmises lors d’une recherche particulière. Par exemple, pour obtenir le nombre de commentaires qu’un utilisateur a vu, nous pouvons regarder ce tableau:

? Comment s’appelle le processus qu’utilisent les moteurs de recherche pour extraire et évaluer les mots des pages web afin de pouvoir répondre aux requêtes des internautes ?

Étant donné un enregistrement de recherche, l’algorithme pourrait générer cette table en utilisant les éléments suivants:

$ pagerank rule_pagerank (id => id et heure => 60) $ pagerank rule_pagerank (id => id et heure => 12) $ pagerank rule_pagerank (id => id et heure => 1000)

où le temps est le nombre de secondes entre le début du résultat et la fin de celui-ci. L’ordre des lignes est déterminé par la taille du champ dans lequel la ligne suivante a été saisie dans la base de données. En comparant l’ordre des lignes d’une base de données entre elles, la valeur de la première ligne dans la colonne de résultat

Liens internes :

https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/embed/#?secret=TnyKAUoYwE https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/embed/#?secret=OOCpBUHJBU

https://128mots.com/?s=dijkstra

Run-length encoding python – l’algorithme RLE codage par plages en python

Run-length encoding python Ce système est principalement adapté aux documents numérisés en noir et blanc: au lieu du codage point par point, il existe un compteur, généralement sur un octet, indiquant le nombre de points blancs ou noirs connectés les uns aux autres. Comme il y a généralement au moins 8 pixels noirs ou 8 pixels blancs dans une rangée, et 256 pixels sur une zone vierge ou une zone noire pure ne sont pas rares, le système peut en effet compresser. Si le nombre de bits de la même couleur dépasse 256 bits, vous pouvez placer un octet, spécifier 0 bits de la couleur opposée, puis encoder le nombre de bits restant.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Run-length_encoding

from collections import OrderedDict 
def RLE(input): 
    dict=OrderedDict.fromkeys(input, 0) 
    for iterat in input: 
        dict[iterat] += 1
    sortie = '' 
    for key,value in dict.items(): 
        output = output + key + str(value) 
    return output 


entree="Hello world"
print (RLE(input)) 

Introduction – algorithme

La définition d’un algorithme consiste à identifier une caractéristique spécifique en analysant le fonctionnement d’un algorithme. Par exemple, si un ensemble de données contient une valeur d’index, il peut s’agir d’une liste de ces «caractéristiques», où le nombre 10 est le nombre d’entités qui peuvent être représentées. Une fois cette «caractéristique» d’un ensemble de données identifiée, l’algorithme tentera de déterminer si la valeur est une valeur connue ou une valeur inconnue. Une valeur connue peut simplement être le nombre de fonctionnalités dont l’algorithme ne sait rien.

Run-length encoding python - Implementation de l'algorithme RLE codage par plages en python

Pour une telle liste de caractéristiques connues, il s’agit d’une inférence valide à partir des résultats générés par l’algorithme. Les données contiendront toutes ces fonctionnalités connues. Lorsqu’elles sont identifiées, l’algorithme trouve et compare automatiquement ces caractéristiques connues pour identifier la «meilleure» façon d’analyser ces données. Si l’identité est un entier positif, l’algorithme aura trouvé une valeur appropriée à utiliser dans l’algorithme suivant: (a) la valeur moyenne de la caractéristique courante et (b) le seuil pour une caractéristique donnée à identifier.

(Il existe certaines limites. Dans certains cas, l’algorithme ne connaît qu’une seule caractéristique, mais seulement un sous-ensemble de celle-ci, par exemple, pour identifier la plus petite valeur. Cela est possible car l’algorithme n’identifie aucun entier non positif ou non négatif. qui sont plus petits ou plus grands que l’élément actuel. Une valeur “

Python langage de programmation :

La programmation en python est très simple et rapide. L’une de mes fonctionnalités préférées de Python est qu’une fois que vous écrivez une application, tout est prétraité une fois et terminé. Une fois que vous avez vu cela, vous saurez que l’écriture d’un programme Python est difficile et prend du temps. Si votre objectif est d’écrire du Python dans votre salaire vital, vous pouvez utiliser cet outil pour vous aider dans ces tâches, afin que vous puissiez faire mieux par vous-même au lieu de dépenser de l’argent sur des livres et des iPad pour écrire les vôtres. Python est un langage merveilleux et puissant qui peut vous aider à écrire de belles bibliothèques et des bibliothèques très simples à utiliser et faciles à lire avec un minimum d’effort.
Les meilleurs tutoriels Python pour apprendre.

Run-length encoding python - Implementation de l'algorithme RLE codage par plages en python
  1. Apprendre le didacticiel Python: les bases de Python. Le didacticiel de base de Python vous apprend les bases de l’écriture de code Python. Il s’agit d’un guide du débutant sur la création de bibliothèques de base, la création de modules et la manière d’inclure des tests.
    Le cœur de Python est un outil simple mais puissant. Il comprend cinq parties:
  1. un bref aperçu du tutoriel sur les fonctions de base de Python
  2. tutoriels complets sur la création et l’utilisation de modules
  3. instructions de base pour créer et utiliser des modules construits avec des générateurs intégrés
  4. tutoriels avancés sur l’exécution de fonctions écrites en Python
  1. Le didacticiel Apprendre le langage C (C) de Python est destiné aux débutants, écrit en C et en dialecte C. Il s’agit d’un didacticiel pour débutants qui utilise les fonctionnalités de C. Il donne également une introduction de base à la

Lien externes – Run-length encoding python – Implementation de l’algorithme RLE codage par plages en python

https://stackoverflow.com/questions/927358/how-do-i-undo-the-most-recent-local-commits-in-git

https://fr.wikipedia.org/wiki/Gulp.js

Liens internes

https://128mots.com/index.php/category/non-classe/

Construire une application décentralisée full-stack pas à pas (Ethereum Blockchain Dapp) en plus de 128 mots – Partie 1

Cet article a pour objectif d’expliquer les concepts clés de la blockchain, des dapp (decentralized app), des smart contract et de la tokenisation.

Blockchain

Une blockchain est une base de donnée décentralisée, elle est partagée entre plusieurs nœuds qui possède une copie de cette base de donnée.

Block

Une demande d’ajout de donnée dans la base par un utilisateur est une transaction. Les transactions sont regroupées et ajoutées à un block dans la blockchain.

A noter que toutes les données de ce registre partagé qu’est la blockchain, sont sécurisées par hachage cryptographique et validées par un algorithme qui fait consensus entre les utilisateurs du réseau.

Concept de block dans une blockchain

Mineur

Les mineurs sont des utilisateurs du réseau qui mettent, grâce à un programme, les ressources de leur ordinateur pour valider les nouvelles transactions et les enregistrent sur le registre partagé (blockchain).

Exemple de ferme de mineur équipée pour calculer des transactions sur la blockchain (via la résolution de problème mathématique et cryptographique complexe), les mineurs reçoivent une “récompense” pour leur travail.

Blockchain Ethereum

Ethereum est une plate-forme open source qui utilise la technologie blockchain pour éxecuter des applications décentralisées (dapps).

Cette plateforme se base sur la création de Smart Contract, c’est un programme qui contient des données et des fonctions appelées par des applications.

Se basant sur la blockchain il n’y a pas de base de donnée centralisée mais un registre partagé et maintenu en peer to peer par les utilisateurs.

Cette technologie peut être utilisée pour échanger des devises ou pour créer des applications décentralisées qui appellent des smarts contracts et qui stockent leurs données dans des blocs de la blockchain.

Blockchain publique

Dans une blockchain publique il n’y a pas d’autorisation, tout le monde peut rejoindre le réseau de blockchain, ce qui signifie qu’il peut lire, écrire ou participer avec une blockchain publique.

Les Blockchain publiques sont décentralisées, personne n’a de contrôle sur le réseau et elles restent sécurisées car les données ne peuvent pas être modifiées une fois validées sur la chaîne de blocs.

Les plates-formes publiques de blockchain comme Bitcoin, Ethereum, Litecoin sont des plateformes de blockchain sans autorisation, elles s’efforcent d’augmenter et de protéger l’anonymat de l’utilisateur.

Blockchain privée

Dans une blockchain privée il y a des restrictions pour filtrer qui est autorisé à participer au réseau et à quelles transactions.

Les blockchains privées ont tendance à être associées à des outils de gestion des identités ou une architecture modulaire sur laquelle vous pouvez brancher votre propre solution de gestion des identités.

Il peut s’agir d’un fournisseur de services d’adhésion à une solution OAuth qui utilise par exemple Facebook, LinkedIn,…

Token Ethereum

Les tokens ou jetons Ethereum sont des actifs numériques qui sont construits à partir de la blockchain Ethereum. Ce sont des jetons qui attestent que vous possédez une valeur (économique par exemple). Ces jetons sont basés sur l’infrastructure existante d’Ethereum.

Pour stocker, recevoir, envoyer les ether (cryptomonnaie sur la blockchain ethereum) ou les tokens (qui sont des jetons qui sont des actifs numérique), il vous faut a minima un compte. Le plus simple moyen de créer un compte est :

Il est possible de créer son propre token pour créer son application décentralisée qui utilise la blockchain publique ethereum.

Tokenisation des actifs financier

La tokenisation est une méthode qui convertit les droits d’un actif (financier, immobilier …) en jetons numériques (tokens).

Exemple pour un appartement de 400 000 Euros. Le tokeniser consiste à le transformer en 400 000 tokens (le nombre est arbitraire, l’Émission peut être de 4 millions ou 100 jetons).

Les tokens sont émis sur une sorte de plate-forme prenant en charge les contrats intelligents, par exemple sur Ethereum. Le but est que les tokens puissent être librement échangés.

Lorsque vous achetez un token, vous achetez en fait une part de la propriété de l’actif (de l’appartemment de 400 000 euros).

Achetez 200 000 jetons et vous possédez la moitié des actifs. La Blockchain est registre partagé qui est immuable, il garantit qu’une fois que vous achetez des tokens, personne ne peut supprimer votre propriété.

Application décentralisée

Les applications décentralisées sont des applications qui communiquent avec la blockchain. L’interface des applications décentralisées est similaire à n’importe quel site Web ou application mobile.

Le Smart Contract représente la logique centrale de l’application décentralisée.

Illustration of a DApp that uses a blockchain with smart contracts combined with the pillars of Swarm and Whisper.
Source: Ethereum Stack exchange

Smart Contract

Les Smart Contract contiennent toute la logique métier d’une DApp. Ils sont chargés de lire et d’écrire des données dans la blockchain, aussi ils exécutent la logique métier.

Les contacts intelligents sont écrits dans un langage de programmation appelé SOLIDITY https://solidity.readthedocs.io, proche de Javascript.

A lire sur le sujet :

Le Web expliqué en moins de 128 mots

Internet est un réseau informatique, le Web est un réseau d’information qui sont reliées entre elles par l’hypertexte.

Le serveur Web fournit les informations quand on lui demande : des requêtes qui sont faites par des clients Web.

Le navigateur permet de consulter les informations, il envoie une requête HTTP sur le réseau internet.

Le moteur de recherche répond par une liste d’url. Les pages Web contiennent du code HTML décrit la structure et le contenu du document. La feuille de style CSS contient la mise en forme du code.

Le navigateur interprète HTML et CSS et l’affiche lisible par l’internaute. Les Robots du moteur de recherche sont appelés des « araignées » il parcourt les pages Web et leurs liens : ils font du crawl de site web.

PageRank Python – Implémentation de l’algorithme en python

PageRank python est un algorithme utilisé par Google Search pour classer les sites Web dans les résultats de leurs moteurs de recherche. PageRank est un moyen de mesurer l’importance des pages de site Web.

pagerank python

Introduction :

Ce n’est pas le seul algorithme utilisé par Google pour ordonner les résultats des moteurs de recherche, mais c’est le premier algorithme utilisé par la société, il est le plus connu.

Le PageRank d’une page est calculé à partir de la somme du PageRank des pages avec un lien entrant à la page calculée que l’on divise par le nombre de pages sortantes de cette dernière, on applique un facteur d’atténuation pour symboliser la probabilité que l’utilisateur surfe sur une autre page.

Implémentation pagerank python :

J’installe networkx, c’est un package Python pour la création, la manipulation et l’étude de la structure, de la dynamique et des fonctions de réseaux complexes.

Networkx fournit des structures de données et des méthodes pour stocker des graphes que j’utilise pour l’algorithme pagerank.

import networkx as nx
import numpy as np

graphe=nx.DiGraph()

tableauPages = ["A","B","C"] #Exemple de page rank avec 3 pages
graphe.add_nodes_from(tableauPages) #Ajout des sommets du graphe

#on ajoute des arcs, on a :
#la page A a un lien vers B 
#la page B a un lien vers C
#la page C a un lien vers B
#la page C a un lien vers A
# la page B a 2 lien entrant
# la page C a un lien entrant 2 liens sortant
# la page A a un lien entrant un lien sortant
graphe.add_edges_from([('A','B'), ('C','A'),('B','C'), ('C','B')])
print("Sommets du graphe : ")
print(graphe.nodes())
print("Arrêtes du graphe : ")
print(graphe.edges())
#Si on considere un facteur d'attenuation de 0.85 = d
# la formule du page rank est :
#PR(p) = (1-d)/n + d * Somme de toutes les pages(PR(i) des lien entrants à p/nombre de lien sortant de la page qui reference p)
# PR(A) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(C)/2)
# PR(B) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(A)/1 + PR(C)/2)
# PR(C) = (1-0,85)/3 + 0,85 * (PR(B)/1)

pagerank = nx.pagerank(graphe)
print(pagerank)

Pagerank python liens externes :

https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_k_plus_proches_voisins

https://www.python.org/

https://www.educative.io/blog/python-algorithms-coding-interview

Liens internes :

https://128mots.com/?s=dijkstra

Glossaire sur les graphes en un peu plus de 128 mots

source wikipedia : Graphe non orienté

Graphe (Graph) : Un ensemble de point reliés entre eux

Sommets (vertices, a vertex) : Les points d’un graphe s’appellent des sommets
Sommets adjacents (adjacent vertices) : Deux sommets sont adjacents si ils sont reliés entre eux
Arête (edge) : La liaison entre deux sommets s’appelle une arête si la relation entre deux sommet n’est pas orientée (pas de notion de précédence, ou d’ordre dans lequel on visite les deux sommets).

source wikipedia : graphe orienté


Arc (arc): La liaison orientée entre deux sommet (c’est une flèche qui indique le sens de la relation orientée, il y a une notion d’ordre d’exécution et de contrainte pour visiter les deux sommets)
Le degré d’un sommet (the degree of a vertex) : Nombre d’arêtes qui partent d’un sommet.
Ordre d’un graphe (order of a graph) : Le nombre de sommet dans un graphe.
Graphe Connexe (connected graph) : Un graphe est connexe si tous les sommets sont reliés par une chaine quelconque.
Chaine Eulerienne (eulerian path) : Une chaine qui prend toutes les arêtes une seule fois du graphe.


Matrice d’adjacente : La matrice d’adjacence d’un graphe est une matrice dont les lignes et les colonnes sont toutes deux indexées par les sommets du graphe, avec un 1 dans la cellule pour la rangée i et la colonne j lorsque les sommets i et j sont adjacents, et un 0 sinon.

source wikipedia : matrice d’adjacence