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Scraping High-Rated Books from Douban with Python
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Douban推荐系统训练数据集
豆瓣用户的评论数据,886026 条,数量还挺可观的,做推荐系统训练集合适。user、item、rating、type四个字段,分别是用户名、电影或书名、评分、类型。文件是csv格式,utf-8编码,读取也方便,丢进pandas里一行代码就搞定。
豆瓣的数据还不错,内容丰富,评分也比较真实。你想做协同过滤、矩阵分解这类算法,用这份数据挺合适的。不比 MovieLens 差多少,而且多了type这个字段,拿来做多模态推荐、分类推荐也能用上。
另外你要是想拓展下思路,也可以看看下面这几个数据集:MovieLens 的更经典一点,点这里就能下;还有像 新闻推荐、电商评论 这些也蛮值得一试的。
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Handbook of High-Frequency Trading技术手册Handbook of High-Frequency Trading技术手册
高频交易的老司机都知道,《handbook_of_high_frequency_trading》算是 HFT 领域里一本比较全的手册了。知识点覆盖面蛮广的,从硬件、算法到监管,全都讲到了,挺适合技术开发岗拿来深挖策略原理的。
HFT 的技术基础说得还挺细。像低延迟网络、并发这些,书里不仅讲了概念,还提了不少实操建议。比如你想优化策略响应时间,看看他们怎么设计低延迟消息系统,就会有启发。
算法策略部分也值得一看。市场做市、统计套利这些套路讲得比较接地气,逻辑清晰,代码实现你可以自己拓展。尤其是事件驱动类策略,思路跟现在流行的事件流模型有点像,读起来挺有共鸣。
还有一块我觉得你别错过——市场影响和
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