python爬虫json和requests

时间: 2023-05-31 16:18:08 浏览: 109
### 回答1: Python爬虫是一种使用Python编程语言编写的程序,用于自动化地从互联网上获取数据。其中,JSON和Requests是两个常用的Python库。 JSON是一种轻量级的数据交换格式,常用于将数据从服务器传输到客户端。Python中的json库提供了将JSON数据转换为Python对象的方法,以及将Python对象转换为JSON数据的方法。 Requests是一个Python库,用于发送HTTP请求和处理响应。它提供了简单易用的API,可以轻松地发送GET、POST、PUT、DELETE等HTTP请求,并处理响应。Requests还支持Cookie、Session、SSL等功能,使得爬虫编写更加方便和高效。 ### 回答2: Python爬虫是指使用Python编写程序自动获取网络上的数据,并将其保存到本地或进行进一步的处理分析。在进行爬取操作时,常常需要用到json和requests模块来进行数据解析和网络访问。 JSON模块是Python标准库中解析JSON数据的模块,它可以将JSON格式的数据转换为Python中的数据类型,例如列表、字典等。在爬虫中,常常需要将获取到的JSON数据转化为Python中的数据类型,方便进行下一步的操作。常见的json模块中的方法有: 1. loads():将JSON格式的字符串转化为Python对象 2. dumps():将Python对象转化为JSON格式的字符串 3. load():从文件读取JSON格式的内容并返回Python对象 4. dump():将Python对象写入文件中,以JSON格式保存 requests模块是Python中进行HTTP网络请求的第三方库,使用它可以方便地发送HTTP的各种请求,并获取响应内容。在爬虫中,使用requests模块可以模拟浏览器的行为,从而访问目标网站,并获取网站上的数据内容。常见的requests模块中的方法有: 1. get():向目标网站发送GET请求并返回响应内容 2. post():向目标网站发送POST请求并返回响应内容 3. head():向目标网站发送HEAD请求并返回响应头信息 4. request():通过指定method来发送各种类型的HTTP请求 在爬虫的实践中,经常使用requests模块来爬取网页内容,并使用json模块进行数据解析,从而快速地获取目标网站上的数据。但同时需要注意,使用Python爬虫需要遵守法律法规,不得进行非法行为。 ### 回答3: Python是一种广泛使用的编程语言,同时也是爬虫程序员常用的工具之一。Python的requests库和json模块在Python爬虫开发中有很重要的作用。 首先,requests是用来发送http请求的库,它提供了多种方法以及参数来定制请求,比如设置请求头,cookies,代理等。一般在爬虫中使用requests库发送请求获取网页数据,并进行解析和提取需要的数据。 Json模块则是Python中用来处理json格式数据的模块,json指的是JavaScript对象表示法(JavaScript Object Notation),是一种轻量级的数据交换格式。在Python爬虫中,网站接口或数据返回一般都是JSON格式的,所以编程者通常使用json来对网页数据进行解析和处理。 一般来说,requests和json模块常一同使用。使用requests发送请求获取到的数据可以使用json模块进行处理,常使用json.loads()方法将json文本内容转换成Python对象,方便对数据进行解析和提取。同时在发送请求时,可以很方便地使用json参数发送JSON格式数据到服务器。 综上所述,requests和json模块是Python爬虫中比较重要的两个模块,常同时使用,一个用来发送请求,一个用来处理响应数据。掌握使用这两个模块对于Python爬虫开发者来说是基本必备的技能。

相关推荐

使用 Python 编写爬虫通常需要用到 requests 库,以下是使用 requests 库进行爬虫的基本步骤: 1. 导入 requests 库 python import requests 2. 发送请求 使用 requests 库的 get() 或 post() 方法发送请求,传入目标网址作为参数。例如: python response = requests.get('http://www.example.com') 3. 处理响应 获得响应后,可以通过 response 对象的属性和方法来获取响应信息。例如: python # 获取响应状态码 status_code = response.status_code # 获取响应内容 content = response.content # 获取响应头 headers = response.headers # 获取 Cookies cookies = response.cookies 4. 解析响应 通常我们需要对响应进行解析,获取有用的数据。使用 BeautifulSoup 或 lxml 库可以方便地进行 HTML 解析,使用 json 库可以解析 JSON 数据。例如: python # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') title = soup.title.text # 使用 json 解析 JSON 数据 import json data = json.loads(response.content) 5. 处理异常 在请求过程中可能会出现各种异常,例如网络连接异常、服务器返回错误等。使用 try-except 语句可以处理这些异常。例如: python try: response = requests.get('http://www.example.com') response.raise_for_status() except requests.exceptions.RequestException as e: print(e) 以上是使用 requests 库进行爬虫的基本步骤,具体使用时需要根据实际情况进行调整和补充。
### 回答1: 在使用 Python 的 requests 库发起 HTTP 请求时,可以通过调用响应对象的 text 属性来获取响应的文本内容。例如: python import requests response = requests.get('https://www.example.com') print(response.text) 上述代码会向 https://www.example.com 发起一个 GET 请求,并将响应的文本内容打印输出。需要注意的是,响应的文本内容可能会根据响应头中的 Content-Type 属性而有所不同,如 HTML 页面、JSON 数据等。在解析响应内容时,我们需要对响应类型进行判断,以便正确地处理响应内容。 ### 回答2: Python爬虫库中的requests库是一个非常常用的库,它提供了简洁而丰富的接口,用于发送HTTP请求和处理响应。其中,requests库中的text属性是用来获取响应的内容的。 在使用requests库发送请求后,可以通过response对象的text属性来获取服务器返回的响应内容。text属性返回的是Unicode型的内容,也就是网页的HTML源代码或者是接口的返回数据。 使用text属性可以很方便地获取网页的内容,然后进行解析和提取所需的数据。可以将获取到的内容保存到本地文件中,或者使用正则表达式或解析库(如BeautifulSoup)进行进一步的处理。 需要注意的是,text属性获取的内容可能会出现乱码或编码问题。对于出现乱码的情况,可以通过设置response对象的encoding属性来进行解决。另外,如果响应的内容不是文本类型(如图片、音频、视频等),那么使用text属性获取的结果可能是乱码或者不正确的,此时可以使用content属性获取二进制数据。 总之,requests库中的text属性是获取请求响应内容的一个重要属性,它为我们进行网页爬取和数据提取提供了便利。 ### 回答3: Python 爬虫中使用 requests 库的 text 属性是用来获取请求返回的内容。具体而言,文档中 text 属性返回的是以 Unicode 编码的文本内容,通常是 HTML 页面的内容。在使用 requests 库发送请求后,可以通过调用 text 属性来获取正文内容。 使用 text 属性的方法如下: 1. 导入 requests 模块,使用 import requests。 2. 发送请求并获取响应,例如使用 response = requests.get(url) 方法。 3. 调用获取的响应对象的 text 属性,例如使用 response.text。 这样就可以获取到请求返回的内容。可以通过打印 text 的结果来查看爬取到的网页内容。需要注意的是,text 属性返回的是以 Unicode 编码的文本内容,如果要保存到文件或进行其他操作,可能需要进行一些编码或解码的处理。 总之,Python 爬虫中的 requests 库的 text 属性是用来获取请求返回的内容。
Python爬虫豆瓣是一种用Python编写的程序,用于从豆瓣网站上获取电影排行榜的信息。通过使用requests库进行网页采集和JSON解析,可以获取到电影的名称和评分等信息。首先,需要定义一个函数来解析请求地址并获取数据。在该函数中,使用requests库发送请求,设置请求头信息,并将返回的数据转换为JSON格式。然后,定义另一个函数来解析获取到的内容,提取出电影的名称和评分,并将其分别存储到两个列表中。最后,根据需要对列表进行进一步处理或输出。以上是简单介绍了Python爬虫豆瓣的实现过程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python爬虫爬取豆瓣高分电影附源码(详细适合新手)](https://blog.csdn.net/gushuiwuqiu/article/details/117383666)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python爬虫实例教程之豆瓣电影排行榜--python爬虫requests库](https://blog.csdn.net/ITF_001/article/details/120139243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Python爬虫有道是一个利用Python编程语言来实现的自制有道翻译词典。通过使用Python的爬虫技术,可以获取用户输入的内容,并将其发送给有道翻译网站进行翻译。下面是一个利用Python爬虫实现有道翻译的示例代码: python import requests import json while True: word = input('请输入你要翻译的内容:') url = 'http://fanyi.youdao.com/translate' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36'} data = { 'i': word, 'doctype': 'json', } response = requests.post(url, headers=headers, data=data) dict_str = json.loads(response.content.decode()) translation = dict_str['translateResult'][0][0]['tgt'] print(translation) if word == '1': break 这段代码使用requests库向有道翻译网站发送POST请求,并传递了要翻译的内容。然后,解析返回的JSON数据,提取翻译结果,并将其打印出来。用户可以连续输入多个翻译内容,输入"1"结束程序的运行。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [教你用Python爬虫自制有道翻译词典](https://blog.csdn.net/xiaoxijinger/article/details/115369417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [python爬虫实战之爬取有道翻译](https://blog.csdn.net/m0_62036306/article/details/121395333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: XHR是前端异步请求数据的一种技术,Python爬虫在获取网页数据时通常需要解析XHR数据,以便从中提取有用的信息。 首先,在Python中可以使用第三方库requests来获取XHR数据。通过先分析网页的XHR请求URL、请求参数和请求方式等信息,再使用requests向该URL发送请求,并将从响应中获取到的JSON数据转换为Python对象。 其次,解析XHR数据需要对JSON格式有一定的了解。JSON是一种轻量级的数据交换格式,Python中可以使用json库来对JSON数据进行解析、构造和转换。 最后,需要针对具体的XHR数据进行解析。通常情况下,XHR数据都是由一些字典和列表组成的嵌套结构,可以通过键值对的方式逐层遍历,获取需要的信息。 综上所述,解析XHR数据是Python爬虫获取网页数据的重要一环,需要通过分析请求URL和参数、转换JSON数据和遍历字典列表等方法来实现。 ### 回答2: 要解析XMLHttpRequest(XHR)数据,我们应该了解XHR是什么并确定它被发送到服务器的哪个端点。 XHR是客户端浏览器使用JavaScript发送的HTTP请求。Python爬虫可以使用requests库来模拟这些请求。XHR通常用于现代Web应用程序,以异步方式更新页面内容。这些请求经常返回JSON数据,因此我们需要将JSON数据解析为Python字典或列表。 在Python中,我们可以使用requests库发送XHR请求并获取响应。请求包括HTTP方法(GET,POST等)和URL,而响应是包含我们想要解析的JSON数据的实体。 一旦收到XHR响应,我们可以使用Python内置模块json将其解析为Python对象。Python对象可以是字典,列表,字符串等。对这些对象进行操作非常容易,所以在我们的Python脚本中使用它们非常方便。 可以通过以下Python代码解析XHR响应中的JSON数据: import requests import json url = "http://example.com/api/data" # Send XHR request using requests library response = requests.get(url) # Parse JSON data into Python Object data = json.loads(response.text) # Print Python object print(data) 以上Python代码假设代理向"example.com/api/data"发送GET请求,并返回JSON响应。请求将在请求体中包含数据,并通过requests库发送。json.loads()方法将JSON响应文本解析为Python对象。这个Python对象可以使用Python字典,Python列表等进行操作。 在Python中,解析XHR数据非常容易。请求通常通过requests库发送,并使用json模块将json响应解析为Python对象。这样的Python对象可以轻松地进行处理,并且可以使用Python内置的数据结构进行操作。
对于搭建Python爬虫系统,你可以按照以下步骤进行: 1. 安装Python:首先,确保你已经安装了Python解释器。你可以从Python官方网站下载并安装最新的Python版本。 2. 安装所需的库:Python爬虫通常依赖于一些第三方库,比如requests、BeautifulSoup、Scrapy等。你可以使用pip命令安装这些库,例如:pip install requests。 3. 编写爬虫代码:使用你喜欢的集成开发环境(IDE)或文本编辑器,创建一个Python文件,并编写爬虫代码。你可以使用requests库发送HTTP请求获取网页内容,然后使用BeautifulSoup库解析网页内容并提取所需的数据。 4. 设置爬虫规则:如果你计划构建一个复杂的爬虫系统,你可能需要设置一些爬虫规则,比如页面深度限制、请求频率控制、代理设置等。你可以使用Scrapy框架来构建更灵活和可配置的爬虫系统。 5. 存储数据:在爬取到数据后,你可能需要将其存储到数据库中或者保存到文件中。根据你的需求选择合适的数据存储方式,比如使用MySQL、MongoDB、SQLite等数据库,或者保存为CSV、JSON等文件格式。 6. 处理异常和错误:在爬虫过程中,可能会遇到各种异常和错误,比如网络连接失败、页面解析错误等。在编写爬虫代码时,你应该处理这些异常和错误,并加入适当的错误重试机制。 7. 部署和运行爬虫:完成爬虫的编写后,你可以将其部署到服务器上,并设置定时运行任务,以实现自动化爬取。你可以使用cron或者其他任务调度工具来定时运行你的爬虫程序。 请注意,在进行任何爬虫活动时,要遵守网站的使用条款和法律法规,尊重网站的隐私政策和机器人协议,避免对目标网站造成不必要的压力或侵犯其权益。
使用Python进行腾讯招聘信息的爬虫可以通过发送GET请求获取JSON格式的响应内容,并将其转化为Python对象。首先,需要引入requests和json模块。通过计算时间戳,构造请求链接并发送GET请求获取响应内容。然后,使用json.loads()方法将响应内容转化为Python对象。根据响应内容的结构,可以提取出招聘信息的相关数据,并进行处理和输出。 具体***headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36' } url = base_url.format(timestamp) res = requests.get(url, headers=headers) content_dict = json.loads(res.content.decode('utf8')) posts_data = content_dict['Data']['Posts'] for i in range(len(posts_data)): postname = posts_data[i]['RecruitPostName'] catgoryname = posts_data[i]['CategoryName'] respon = posts_data[i]['Responsibility'].replace("\n", "") print(postname, catgoryname, respon) 以上代码将会发送GET请求并获取腾讯招聘信息中关于Python的岗位名称、类别名称和岗位职责,并输出到控制台。可以根据需要进行进一步处理和存储。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python爬虫之以腾讯招聘为例,爬取动态页面](https://blog.csdn.net/u014543416/article/details/121506217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python爬虫腾讯翻译实现中英翻译](https://blog.csdn.net/weixin_39847945/article/details/110315407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
在进行python爬虫整个网站之前,我们需要确定一些事项,例如选择使用什么爬虫框架、如何选择要爬取的网站及其内容等等。 首先,选择爬虫框架。市面上有很多的爬虫框架可供选择,例如有Scrapy、BeautifulSoup、PySpider、Requests-HTML等等。不同的框架适用于不同类型的爬虫任务,因此需要进行灵活选择。 其次,选择要爬取的网站及其内容。在确定要爬取的网站时,需要考虑到网站的反爬虫机制,例如IP封堵、User-Agent检测等等。因此,需要了解网站的反爬虫策略,并采取相应的措施。同时,还需要分析网站的结构,找到需要爬取的内容。 完成上述准备工作后,开始进行python爬虫整个网站的实现。可以采用深度优先或广度优先遍历的方式爬取整个网站,或根据网站的层次结构逐层进行爬取。对于大型网站,可以考虑分布式爬虫,将任务分配给多台机器进行并发爬取。 在爬取网站时,需要注意一些问题,例如爬取速度、网站服务器的负荷压力、反爬虫机制等等。因此,需要采用合适的爬取策略,避免给网站带来过大的负担,同时也要注意不被网站封堵。 最后,进行数据的存储和处理。爬取回来的数据可能会有很多冗杂信息,需要进行清洗和处理,筛选出需要的内容。同时,还需要考虑数据的存储方式和格式,例如可以存储到MySQL、MongoDB、Redis等数据库中,也可以采用CSV、JSON、XML等格式进行存储。 综上所述,python爬虫整个网站的实现需要做好准备工作,采用合适的爬虫框架和策略,避免给网站带来过大的压力。同时,还需要进行数据的清洗和处理,选择合适的存储方式和格式,确保数据的可用性和可靠性。

最新推荐

Python爬虫爬取电影票房数据及图表展示操作示例

本文实例讲述了Python爬虫爬取电影票房数据及图表展示操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫电影历史票房排行榜 http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getInland?pIndex=1&t=0 Python爬取历史电影票房纪录 解析...

钕铁硼磁体至2023年最新研究进展PPT

钕铁硼磁体至2023年最新研究进展PPT

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

matlabmin()

### 回答1: `min()`函数是MATLAB中的一个内置函数,用于计算矩阵或向量中的最小值。当`min()`函数接收一个向量作为输入时,它返回该向量中的最小值。例如: ``` a = [1, 2, 3, 4, 0]; min_a = min(a); % min_a = 0 ``` 当`min()`函数接收一个矩阵作为输入时,它可以按行或列计算每个元素的最小值。例如: ``` A = [1, 2, 3; 4, 0, 6; 7, 8, 9]; min_A_row = min(A, [], 2); % min_A_row = [1;0;7] min_A_col = min(A, [],

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�

os.listdir()

### 回答1: os.listdir() 是一个 Python 函数,用于列出指定目录中的所有文件和子目录的名称。它需要一个字符串参数,表示要列出其内容的目录的路径。例如,如果您想要列出当前工作目录中的文件和目录,可以使用以下代码: ``` import os dir_path = os.getcwd() # 获取当前工作目录 files = os.listdir(dir_path) # 获取当前工作目录中的所有文件和目录 for file in files: print(file) ``` 此代码将列出当前工作目录中的所有文件和目录的名称。 ### 回答2: os.l

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

自适应学习率的矩阵近似协同过滤算法(AdaError)

首页>外文书>人文>心理励志> User Modeling,WWW 2018,2018年4月23日至27日,法741AdaError:一种自适应学习率的矩阵近似协同过滤李东升IBM中国研究院中国上海ldsli@cn.ibm.com上海复旦大学,中国lutun@fudan.edu.cn摘要朝晨IBM中国研究院中国上海cchao@cn.ibm.com李尚科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德li. colorado.edu秦律科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德www.example.comqin.lv @colorado.edu复旦大学上海,中国ninggu@fudan.edu.cnACM参考格式:HansuGuSeagateTechnology美国科罗拉多guhansu@gmail.comStephen M.朱IBM研究院-中国上海,中国schu@cn.ibm.com诸如随机梯度下降的基于梯度的学习方法被广泛用于基于矩阵近似的协同过滤算法中,以基于观察到的用户项目评级来训练推荐模型。一个主要的困难 在现有的基于梯度的学习方法中,确定适当的学习率是一个重要的问题,因为如果�