需求背景 最近在开发一个项目，涉及到标签数据库的设计，开始没有什么头绪。虽然知道怎么实现，但是不知道怎么实现比较好，即性能上可以过得去。 目前主流的博客系统、CMS都会有一个TAG标签系统，不仅可以让内容链接的结构化增强，而且可以让文章根据Tag来区分。相比传统老式的Keyword模式，这种Tag模式可以单独的设计一个Map的映射表来增加系统的负载和查询的
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2023-07-18 11:17:10
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一、 标签系统标签是一种无层次化结构、 用来描述信息的关键词， 可以作为物品的元信息。 利用标签可以更好地组织和推荐物品。根据解决的问题， 可以将标签系统分为两种：1. 根据 Item 的标签为用户推荐 Item；2. 在用户打标签时， 推荐合适的 Item 的标签；二、 标签算法及优化a. 算法流程：1. 统计每个用户常用标签2. 对于每个标签， 统计打过这个标签次数较多的物品3. 对于一个用户
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2023-07-28 14:27:07
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1：联系用户兴趣和物品的方式2：标签系统的典型代表3：用户如何打标签4：基于标签的
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2022-09-09 06:21:43
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推荐系统从技术架构的层面来讲，分为两大部分：数据部分和模型部分。数据部分完成的工作主要集中在数据收集、数据清洗与处理上，采用实时与离线的方式对用户、物品、场景三类数据数据处理与清洗，并以特定的格式提供给推荐系统中的使用方（文中提到的有三个：模型训练、模型预测、商业智能），可见数据的重要性，数据处理流程如果出现了问题，后面的工作可能均无法正常开展。 tips: 实时与离线数据处理架构即为当前常用的l
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2023-09-25 19:20:15
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本篇博客主要内容是对推荐系统进行详细的概述及讲解，对新手来说是非常适合的。本篇文章主要内容包括推荐系统的相关概念、推荐系统的架构和流程、常见的推荐算法、挖掘、召回、排序、评估和总结这几部分。推荐系统本质上是解决 用户、信息和环境的匹配，即，推荐系统推荐系统包括整体技术架构，推荐系统架构和推荐引擎架构。整体技术架构 从下往上依次为数据的生产、存储、候选集触发，融合过滤重排序。重排序之后就是输出的推荐
作者 | gongyouliu全文共7426字，预计阅读时间30分钟。大家好，我是强哥。一个热爱暴走、读书、写作的人！本章目录一、推荐算法的业务流程 1. 数据收集 2. ETL 与特征工程 3. 推荐模型构建 4. 推荐预测 5. 推荐Web服务&
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2023-07-28 15:20:49
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为什么要先介绍标签体系？一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么？如果让我来回答，一定是标签体系。我这里说的标签主要是针对物料的，对于电商平台来说就是商品；对于音乐平台来说就是每...
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2021-06-15 10:00:34
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# Python基于标签推荐系统实现流程
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现基于标签的推荐系统。我们将使用机器学习和自然语言处理的技术来实现这个系统。首先，我将向你展示整个流程，并在接下来的步骤中提供代码示例和注释。
## 流程概述
整个基于标签的推荐系统可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：收集用户的标签数据和物品数据。
2. 特征提取：从收集到的数据中提取特
目录推荐基础架构推荐目标工业推荐系统架构深度学习基础理论相关问答实践相关问答特征工程与Embedding推荐系统常用特征Spark特征处理Embedding技术Graph Embedding技术相关问答 本文为极客时间<<深度学习推荐系统实战>>的课堂笔记。 推荐基础架构推荐目标推荐系统目标：在信息过载的情况下，用户如何高效获取感兴趣的信息。推荐系统目标形式化定义： 对
随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精细化运营及精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，用户画像的概念也就应运而生。 做好了标签可以实现精准化营销和推送；在信贷行业，有了标签体系不仅可以帮我们实现客户分群，实现风险把控。业内，我们除了模型也一直在想方设法构建客群的标签体系，关于风险相关的标签情况，之前在风控风控往期的内容中也有跟大家介绍，今天我们再来谈谈
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2023-10-10 18:51:42
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文章目录什么是标记标记是如何起作用的标记的价值标记系统架构用户资源标签标签，元数据和分类系统导航与可视化界面技术设计 参考： 标签：标记系统设计实践 https://zhuanlan.zhihu.com/p/103129589?utm_source=wechat_session
在软件系统中，如果要开始加标签，标签是可以放置在任何地方的。那么如何设计一个标签系统以及如何在前端或者是中台
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2023-10-20 16:28:24
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1介绍基于推荐系统（3）-基于标签的推荐系统的学习。2基于标签的推荐系统意义可解决冷启动问题：新用户APP下载后，选取感兴趣的关注标签，系统可自动推送筛选。 例如： 豆瓣的电影标签、书籍标签； 网易云音乐的音乐标签； bilibili视频标签； 抖音等短视频APP；3数据标注与关键词提取关键词是指能够反映文本语料主题的词语或短语。在不同的业务场景中，词语和短语具有不同的意义。例如： 从电商网站商品
一、导论之前对推荐系统进行学习的过程中，发现自己只是拘泥于其中的一小部分进行学习，没有一个全局系统的认知，经常容易陷入困惑，因此借分享会机会，将推荐系统架构梳理一遍，在梳理的过程中才对推荐...
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2022-04-28 21:16:18
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推荐系统通过分析用户的行为日志，给用户生成推荐列表，最终展示到网站的界面上。
原创
2022-09-13 15:12:25
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推荐系统架构下图所示是业界推荐系统通用架构图，主要包括：底层基础数据、数据加工存储、召回内容、计算排序、过滤和展示、业务应用。底层基础数据是推荐系统的基石，只有数据量足够多，才能从中挖掘出更多有价值的信息，进而更好地为推荐系统服务。底层基础数据包括用户和物品本身数据、用户行为数据、用户系统上报数据等。 召回内容电商网站、内容网站、视频网站中数据量很大，并不能直接把所有的物品数据全部输送到
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2023-07-17 17:23:17
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推荐系统模型基于内容的推荐基于协同过滤的推荐算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法基于隐语义模型算法基于关联规则的推荐Apriori算法FP-增长算法
推荐系统首先通过分析用户行为数据，建立用户偏好模型。然后使用用户兴趣匹配物品的特征信息，再经过推荐算法进行筛选过滤，找到用户可能感兴趣的推荐对象，最后推荐给用户。上述过程经过训练和验证最终形成推荐模型，可用于在线或离线推荐。同时，
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2023-10-23 20:20:16
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搜索引擎之后出现的推荐系统，打破了用户带有目的性地、主动地寻找数据这一明确行为，通过信息提取和学习，让合适的数据主动呈现在用户眼前（当然，从用户角度来看就是被动了）。一、推荐系统工作原理首先是信息提取。数据源包括物品信息的元数据（tag、关键字）、用户元数据（性别、年龄、职业）、用户的偏好。这里的偏好数据收集分为显示和隐式。显示的用户反馈需要用户手动执行，如填充表单、点赞、评论；隐式的用户反馈则是
