1、推荐系统目的推荐系统是通过分析提取出用户的历史偏好数据，并结合用户之间的偏好关系以及项目与项目的相似程度，推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户。2、推荐系统解决的问题信息超载现象。 信息超载（Information overload）指信息接收者或处理者所接收的信息远远超出其信息处理能力。3、主流的推荐算法主要分为四类，即基于内容推荐、协同过滤推荐、基于深度学习推荐以及混合推荐。这里放
目前，推荐系统广泛应用于电商、信息流和地图。工业级推荐系统架构一般以召回+推荐作为大框架。其中，以算法区分，如下图所示。离线/线上指标如下图所示：个性化召回算法是根据用户的属性行为上下文等信息从物品全集中选取其感兴趣的物品作为候选集，召回决定了最终推荐结果的天花板。
个性化召回分为以下几类：基于用户行为的基于user profile的基于隐语义的以算法为例，有以下算法：CFLFMPersonal
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2023-06-19 23:16:34
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论文：个性化推荐系统的研究进展
发表时间：2009
发表作者：刘建国，周涛，汪秉宏
论文链接：论文链接本文发表在2009，对经典个性化推荐算法做了基本的介绍，是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章。
个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤。
事实上, 它是目前解决信息过载问题最
推荐系统相关后期还有相关论文和实战，但是本人并不感兴趣且与后期研究方向无关，暂时略过
原创
2022-01-19 09:29:54
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推荐系统相关后期还有相关论文和实战，但是本人并不感兴趣且与后期研究方向无关，暂时略过
原创
2021-07-13 14:33:57
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推荐系统概述：定义：将商品推送给用户的一个系统推荐系统是利用网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买的过程。而个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。推荐系统产生的主要原因是由于随着电子商务的发展，商品数量和种类在快速的增长，客户需要花费大量的时间才能找到自己想购买的商品，而这种时间的消耗无疑会在信息过载问题中使得
141.1 什么是个性化推荐系统？个性化推荐系统就是根据用户的历史，社交关系，兴趣点，上下文环境等信息去判断用户当前需要或潜在感兴趣的内容的一类应用。大数据时代，我们的生活的方方面面都出现了信息过载的问题：电子商务、电影或者视频网站、个性化音乐网络电台、社交网络、个性化阅读、基于位置的服务、个性化邮件、个性化广告…逛淘宝、订外卖、听网络电台、看剧等等等。推荐系统在你不知不觉中将你感兴趣的内容推送给
个性化推荐的目的：即在保证内容质量的前提下根据用户行为推荐尽可能符合用户期望的丰富内容。推荐算法评估指标:准确率：准确率是针对预测结果而言的，表示给用户推荐的物品中，有多少是真正感兴趣的召回率：召回率是针对推荐的结果，它表示的是用户感兴趣的物品中，有多少个是系统推荐的。覆盖率：反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力，如果所有物品都至少推荐给了1个用户，则覆盖率为100%。流行度：根据推荐物品的*均流行度
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2023-07-28 13:19:10
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（一）什么是个性化推荐？1.1个性化推荐的定义个性化推荐是根据用户的特征和偏好，通过采集、分析和定义其在端上的历史行为，了解用户是什么样的人，行为偏好是什么，分享了什么，产生了那些互动反馈等等，最终理解和得出符合平台规则的用户特征和偏好。从而向用户推荐感兴趣的信息和商品。 1.2个性化推荐的5个要素？个性化涉及的五个要素：生产者生产内容到消费平台，消费平台通过一定的规则将内容组织起来，消
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2023-05-26 02:41:21
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读者读完本文后，你会知道每类范式常用的算法有哪些、实现的思路是什么、以及常用的应用场景。本文也可以作为读者落地推荐算法到真实推荐场景的参考指南。一、推荐算法与产品介绍什么是推荐系统？在介绍推荐算法之前需要先介绍一下什么是信息过载。信息过载就是信息的数量远超于人手工可以遍历的数量。比如，当你没有目的性的去逛超市，你不可能把所有的商品都看一遍都有什么。同样，无论是去书店看书，还是在电影网站上搜索电影，
7.5 探索基于强化学习的智能推荐之路1. 背景随着千人千面个性化推荐技术在手机淘宝的全面应用，推荐场景日均引导成交在整个手淘平台占据着非常重要的比例。用户越来越习惯于逛淘宝来满足日常的休闲或者购物的需求。然而很多时候，用户购买的目的性并不是很明确。一个宝贝的成交，可能会跨越多天，经历较长的决策周期。与此同时，在整个用户的购买决策过程中，他们经常在多个异构的推荐场景间进行跳转，进而影响自身后续的行
1.背景介绍推荐系统是现代信息服务中不可或缺的一部分，它通过分析用户行为、内容特征等信息，为用户提供个性化的内容建议。随着数据量的增加和用户需求的多样化，传统的推荐算法已经无法满足现实中的复杂需求。因此，研究者们开始关注强化学习(Reinforcement Learning，RL)在推荐系统中的应用，以解决个性化推荐和用户行为预测等问题。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心
个性化推荐研究方向互联网上存在大量冗余信息，干扰用户的决策，这种问题被称为信息过载。个性化推荐系统的作用是通过目标用户的属性信息和历史行为记录，预测用户的兴趣偏好，辅助用户做出决策。目前组内推荐方面的研究内容如下：1. 基于矩阵分解/张量分解的推荐算法研究矩阵分解是近年最流行的协同过滤推荐方法，它通过建模用户-物品二维评分矩阵，学习用户的潜在偏好特征，经典模型有SVD，SVD++等；张量分解是矩阵
文章目录个性化推荐算法实战第01章个性化推荐算法综述1、什么是推荐系统？2、个性化推荐算法在系统中所起到的作用3、如何衡量个性化推荐算法在产品中起到的作用4、推荐算法介绍5、评估指标：个性化召回1、什么是个性化召回？2、召回的重要作用 个性化推荐算法实战第01章个性化推荐算法综述1、什么是推荐系统？在介绍推荐算法之前需要先介绍一下什么是信息过载。信息过载就是信息的数量远超于人手工可以遍历的数量。
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2023-08-20 18:52:25
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推荐系统是什么推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，它能够在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息，也能将信息推送给它们感兴趣的用户。推荐系统解决的问题有两个：信息过载问题和用户无目的搜索问题。搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。推荐系统的任务是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息
# Java 文章个性化推荐实现流程
## 引言
Java 文章个性化推荐是一种根据用户的兴趣和行为数据，为用户推荐适合的文章，提高用户的阅读体验的技术。本文将介绍实现这一功能的流程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
```mermaid
flowchart TD
A(收集用户兴趣和行为数据) --> B(构建用户兴趣模型)
B --> C(构建文章特征模型)
原创
2023-08-19 06:25:29
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编辑导语：我们每天从手机得到的信息，大部分时候除了主动查找就是推送服务，个性化推荐的服务在这个互联网繁荣的时代一直出现在我们的生活中。本文就以个性化推荐为案例，为大家详细拆解其中要点，感兴趣的朋友一起来了解一下吧。作为一个入行3年的产品经理，能够切身的感受到，这个行业发生了不小的变化，依稀记得2018年面试的时候，产品经理的岗位吸引了不乏清北甚至很多留学生，工资高、工作环境好、专业不限制成为了就业
原创
2023-06-12 10:15:57
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根据用户行为日志可进行多个召回策略，再根据多个召回策略结果进行融合，根据用户行为日志召回可以是离线计算好的，也可以根据实时上报用户行为进行从新计算，召回策略可以选择1个或多个，只要是根据用户行为召回的数据不进行排序也能直接给用户进行推荐；融合策略排序有：1.按顺序融合：比如用户内容相似召回>用户标签召回>协同过滤召回>热门召回；2.平均加权法：比如分母为召回策略，分子为出现在不同
原创
2022-06-22 16:00:57
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个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：热点信息或商品用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等用户历史浏览或行为记录社会化关系 基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Rec
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2023-07-09 10:57:36
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一 什么是推荐系统个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾
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2023-08-12 20:11:04
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