推荐大体上可以分为两种：非定制化推荐 和 定制化推荐。非定制化推荐 即 什么热门推荐什么，什么被浏览、购买得多就推荐什么。所谓的“热门”即是经过大数据统计而得来的，所以非定制化推荐可以说是一种基于统计学推荐。定制化推荐 即 个性化推荐，针对不同用户的历史行为记录中分析用户对产品的偏好，猜测用户喜欢什么，从而进行推荐。非定制化推荐的弊端很明显，热门产品并不总是每个用户喜欢的，可应用的场景也相对较少。
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2023-12-26 22:04:26
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# Java小说热度推荐算法实现指南
在当今的数字社会中，图书推荐系统变得愈发重要。尤其对于小说类应用，一个好的热度推荐算法可以帮助用户找到他们感兴趣的书籍。本文将指导你实现一个简单的“小说热度推荐算法”，并通过步骤和代码来展示具体实现。
## 整体流程
以下是实现推荐算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集小说数据，包括标题、
目录 ML相关：偏差方差、先验后验、生成判别、流程、信息论、SVM、决策树 DL相关：激活函数、正则化、范数、optimizer、CNN、RNN、TCN、seq2seq about：mobilenet、CRNN、无人驾驶、cuda scatter：散件ML相关偏差Bias和方差Variance偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面，在监督学习中，模型的 泛化误差可分解为偏差、方差与噪声
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2024-05-18 14:16:54
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运营了一个模版下载网站，之前根据查看详情、下载、收藏等交互维护了模版的热度，但是发现并不是很“人性化”，因为点击的越多的模版永远霸榜了，一些其他的优质模版几乎很难再出现在首页，所以打算更换算法，可以更加人性化的展示真正的优质模版～算法选择 基于Hac
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2023-10-20 16:39:12
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1.引言 信息大爆炸时代来临，用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。传统的搜索系统需要用户提供明确需求，从用户提供的需求信息出发，继而给用户展现信息，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的信息反馈服务。推荐系统相比于搜索系统，不需要提供明确需求，便可以为每个用户实现个性化推荐结果，让每个用户更便捷地获取信息。它是根据用户的兴趣
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2023-10-16 13:01:44
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# 热度图算法实现指南
在这篇文章中，我将指导你如何在Java中实现一个简单的热度图（Heatmap）算法。热度图通常用于可视化数据的集中性，通过颜色的深浅表达不同区域的数据强度。这可以广泛应用于地理数据、用户交互分析等多个领域。
## 总体流程
首先，我们来看一下实现热度图的整体流程，以下是整个过程的步骤表：
| 步骤 | 描述
今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多...
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2022-08-09 16:38:13
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7月4日 和楠铠，岚韬讨论热度趋势算法（17号交算法）。算法内容如下：
（1）热度趋势(热度值)分报社(40%)和社交媒体(60%)两方面计算。
其中，报社的热度值是根据报社权威度*新闻发布数量计算得出，社交媒体的热度值是根据使用话题动态*点赞量*权值+评论量*评论点赞量*权值计算得出。
报道量分析(报社方面)
关注量分析 (社交媒体方面)
（2
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2024-09-10 20:02:18
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## 背景和问题描述
热度算法在很多场景中被用于对数据进行排序和推荐。在这篇文章中，我们将使用Java语言来实现一个简单的热度算法，并解决一个具体的问题：如何根据用户的喜好对电影进行推荐。
## 算法设计
热度算法的核心思想是根据用户的行为数据来计算一个权重值，然后根据这个权重值对数据进行排序。在我们的场景中，我们可以使用用户的观影历史数据来计算电影的热度值。一种常见的计算热度值的方法是使用
原创
2023-08-17 09:50:22
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对于Java™平台而言，2017年是令人惊讶的一年。 我们终于看到了Java 9的发布，新的Java EE 8 API，Spring Framework 5，JUnit 5，以及IBM的一些著名的开源项目-Open Liberty和OpenJ9-以及Java EE即将转移到的欢迎消息。 Eclipse Foundation（目前为EE4J ）。 因此，JavaOne是自2005年以来最令人兴奋的
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2024-01-26 15:41:29
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后台 全局 站点功能 火1功能中设置 Discuz!7.1 版本完善了推荐主题功能：推荐主题时可以修改主题标题、并有选择性地推荐主题中的图片等，用户体验有了很大的提高。下面请看详细介绍：一、后台开启推荐主题的权限论坛后台 => 版块 => 版块管理 => 编辑，即可看到下图所示：选择推荐主题的方式及其他设置：设置好后，点击“提交”完成推荐主题的后
1.二分查找算法（非递归）/**
* @desc 二分查询（非递归方式）
* 案例：
* {1,3,8,10,11,67,100}，编程实现二分查找，要求使用非递归方式完成。
* @Author xw
* @Date 2019/9/27
*/
public class BinarySearchNonRecursive {
public static void main(Stri
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2024-07-03 12:33:35
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在这篇博文中，我将分享如何在Java中实现SVD推荐算法。这是一个非常重要的主题，特别是在推荐系统中，SVD（奇异值分解）技术被广泛使用，能够有效地对用户和物品之间的评分关系进行降维处理。
### 背景描述
在现代的互联网商业环境中，推荐系统的存在使得用户能够根据自己的兴趣获得个性化的产品推荐。推荐算法的目标是为用户提供最相关的内容，从而提升用户体验和增加用户粘性。SVD作为一种强大的线性代数
用户协同推荐算法思想如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品，另外有个人也喜欢这些物品，而且他还喜欢西瓜，则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：1. 找到与目标用
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2023-05-29 15:30:12
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项目介绍基于SSM的推荐算法的图书购物网站角色：管理员、用户前台用户可以实现商品浏览，加入购物车，加入收藏，下单购买，个人信息管理，收货信息管理，收藏管理，评论功能，个人中心、订单管理等功能。管理员登录系统后，可以对主页、个人中心、用户管理、图书分类管理、热门图书管理、最新图书管理、图书展示管理、系统管理、订单管理等功能进行相应的操作管理。
环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，
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2023-07-19 11:14:11
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Java与智能推荐系统是指利用Java编程语言和智能推荐算法实现个性化的推荐与推广功能。下面是一个详细的教程，介绍了如何使用Java构建智能推荐系统：1. 数据收集与处理： - 收集用户行为数据，如用户浏览记录、购买记录、评价等。 - 清洗和处理数据，去除噪音和异常值，进行数据归一化和标准化。2. 特征提取与表示： -
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2023-07-21 21:14:17
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前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者： TED Crossin的编程教室 知乎热榜中的内容热度值，是根据该条内容近24小时内的浏览量、互动量、专业加权、创作时间及在榜时间等维度，综合计算得出的。知乎热榜即根据内容热度值制定的排行榜。微博的热度值是
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2023-11-26 19:37:54
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文章目录一、功能设计1.前端功能模块2.后台功能模块3.统计分析模块二、使用技术三、协同过滤算法四、项目截图1.管理员端2.用户端五、代码片段 一、功能设计基于推荐算法的在线杂志平台主要针对于普通用户来实现的功能，根据用户需求，开发出一个能够在线阅读并且根据用户喜好进行推荐的在线杂志推荐平台。同时，保证后台管理员对于整个系统的管理，例如：杂志管理、杂志分类管理、评论管理、用户的阅读记录管理等功能
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2023-08-24 15:08:55
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在上网购物、看小说、买电影票的时候，都会遇到各种各样的推荐，给我们推荐一些我们曾经买过或收藏过的同类型产品，或者是推荐一些我们看过的小说题材相同的小说。那这些产品推荐都是如何实现的呢？我们今天就来聊聊这些“无聊”的算法。在互联网的应用中，常用的推荐算法有：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommendation）、内容推荐算法（Content-based Re
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2023-09-18 19:05:29
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1.基于行为的协同过滤该算法分为基于用户的协同推荐和基于项目的协同推荐。基于用户的协同过滤，将目标用户对项目的历史评价与其他用户匹配，找到相似用户，再将相似用户感兴趣的项目推荐给目标用户。基于项目的协同过滤是指利用项目间的相似性，而非用户间的相似性来计算预测值，从而实施推荐。协同过滤流程：依据行为记录挖掘用户偏好特征，构建用户画像；然后根据评分数据集进 行相似度计算为用户或项目寻找最近邻集合；再根
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2024-02-15 14:53:16
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