前言推荐系统一直以来都是人工智能领域中较为火热的研究方向之一，最近公司需要构建常见的资讯类推荐系统，本人也从无到有、从0开始构建AI推荐系统demo版。此篇主要讲述最基本的数据准备中，最最最最基本的常用操作。一、数据准备记得之前看到过一句话，大致意思是说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。这话说的特别有道理，优质的数据源可以极大的提高AI训练的效率。目前来说，数
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2024-05-04 14:43:20
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这里主要是因为协同过滤存在一些问题，矩阵稀疏，难以评估相似性1.lfm隐语义模型找到隐含的匀速连接起用户与商品，用户会对不同的元素感兴趣，不同的商品包含的这些元素权重也不同，元素向量是要找的隐含变量2.矩阵分解共现矩阵（m*n）分解成用户矩阵（m*k）*物品矩阵（k*n）k是隐含变量的维度，k的大小决定了隐含向量表达能力的强弱，越大，表达的信息越具体，挖掘到的用户的兴趣，物品的特征信息也越多。3.
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2024-09-30 21:34:07
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推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码） 目录推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）一、 矩阵分解MF1. 隐含语义分析技术1.1 隐语义模型1.2 矩阵分解算法1.3 矩阵分解算法求解2. Funk-SVD算法3. Bias SVD算法4. 编程实现思考二、 因子分解机FM1. FM模型的引入1.1 逻辑回归模型及其缺点1.2 二阶交叉项的考
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2024-09-03 10:45:10
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随着人工智能技术的快速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）已经被广泛应用于多种领域，包括文本、图像、音频和视频的自动生成。而结合 AIGC 技术进行内容推荐，则是另一个令人兴奋的应用方向。通过智能算法为用户推荐与他们兴趣相关的内容，不仅可以提高用户体验，还可以帮助平台增加用户粘性。本文将介绍如何使用 Python 构
在现代社会，营养配餐越来越受到人们的重视。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，我们可以构建一个基于AIGC的营养配餐推荐系统，帮助用户实现个性化的营养配餐。本篇文章将从设计、开发到部署的各个方面详细讲述这一系统的研究内容。
### 环境配置
为了构建基于AIGC的营养配餐推荐系统，我们首先需要搭建相应的开发环境。以下是环境配置的思维导图，概括了我们需要的依赖和配置步骤。
```merm
## AIGC推荐系统架构图实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现"AIGC推荐系统架构图"。以下是整个实现过程的步骤：
### 步骤概述
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 特征工程 |
| 步骤4 | 训练推荐模型 |
| 步骤5 | 评估模型效果 |
| 步骤6 | 模型
原创
2024-01-18 18:20:30
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《Recommender System An Introduction》，第三章，基于内容的推荐。概要“推荐相似用户喜欢的物品”，基于内容推荐则可描写叙述成“推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品”。因此，推荐系统的任务还是（基于用户记录）预測用户是否喜欢自己没有见过的物品。基于内容的推荐。必须依赖关于物品和用户偏好的额外信息。但它不须要巨大的用户群体或评分记录。也就是说，仅仅有一个用户也能够产生推荐
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2015-10-15 15:08:00
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摘 要 基于大数据的推荐系统的实现主要基于hadoop的mapreduce程序，利用数学上的共线矩阵算法，来求出商品之间的亲密度，这个是要由用户购买的历史数据，经过分析求出来的。现在大数据时代已经到来，现在比较流行的就是hadoop和spark，hadoop是针对于离线数据的分析，而spark可以实时的对数据作出分析，还有一种技术是storm，它也可以做到实时对数据做出分析，但是它具有不稳定性，所
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2023-11-06 13:02:13
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Mahout：Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout项目目前已经有了多个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩
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2023-12-31 19:58:13
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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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By 超神经内容提要：2020 年即将过去，虽然这一年全球都笼罩在疫情的阴影之下，许多事情也因疫情而停摆。但是，人工智能领域依然逆势而上，取得了许多重大突破。在岁末之际，一起看看今年有哪些研究值得关注。关键词：2020 AI 论文盘点，机器学习2020 年已经接近尾声，这一年，尽管疫情对很多行业带来了不小的冲击，但科研工作者依然全心投入，仅在人工智能领域，我们就目睹了许多重大突破性的研究。在今年的
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2024-10-29 11:22:49
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基于JAVA+Bootstrap+MySQL的图书推荐系统设计与实现（毕业论文+程序源码）文章目录： 基于JAVA+Bootstrap+MySQL的图书推荐系统设计与实现（毕业论文+程序源码）1、项目简介2、资源详情3、关键词4、毕设简介5、资源下载6、更多JAVA毕业设计项目 1、项目简介推荐系统是目前互联网中最常见的一种智能产品形式。由于网络中信息量的快速增长以及图书出版行业出版量的攀升，人们
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2023-07-21 23:25:51
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摘 要随着互联网与移动互联网迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统 成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂，己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势，导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统 中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂，因此，如何综合
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2023-10-25 22:22:06
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前言 经过2节对MovieLens数据集的学习，想必读者对MovieLens数据集认识的不错了；同时也顺带回顾了些Spark编程技巧，Python数据分析技巧。 本节将是让人兴奋的一节，它将实现一个基于Spark的推荐系统引擎。基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现。 &nb
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2024-04-08 08:21:11
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MapReduce之基于内容的电影推荐（二）因为这个MapReduce方案比复杂，所以我把它拆分成三块，这样阅读和管理起来比也方便接上一篇博文MapReduce之基于内容的电影推荐（一），接下来利用MapReduce计算两个电影的相似度，通过计算他们的关联度来计算两个电影的相似度 这篇博文主要介绍通过MapReduce获取计算关联度所需要的相关参数MapReduce计算两个电影关联度1、对于每一对
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2024-06-21 18:24:32
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资料目录：目 录Recommender Systems Handbook,Second Edition出版者的话推荐序一推荐序二推荐序三译者序前言译者简介第1章 推荐系统：简介和挑战11.1 简介11.2 推荐系统的功能31.3 数据和知识来源51.4 推荐技术71.5 推荐系统评估101.6 推荐系统应用111.7 推荐系统与人机交互131.8 高级话题141.9 挑战161.9.1 偏好获取与
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2023-08-25 17:22:10
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声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。 基于内容的推荐算法思路很简单，它的原理大概分为3步： 1、为每个物品（Item）
原创
2022-05-27 23:05:24
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# 基于Python的推荐系统入门指南
作为一名刚入行的开发者，构建一个推荐系统可能看起来是一项艰巨的任务。但不用担心，我会逐步引导你完成这个过程。推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对物品的偏好，从而向用户推荐他们可能感兴趣的物品。以下是构建基于Python的推荐系统的流程和代码示例。
## 推荐系统构建流程
首先，让我们通过一个表格来概述整个推荐系统的构建流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-28 09:20:29
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一、大数据的落地点1.数据出售数据商城：以卖数据为公司的核心业务2. 数据分析百度统计友盟GAIBM analysis3.搜索引擎4. 推荐系统mahout百分比5.精准营销（1）广告投入：网站所有者集成广告联盟的js->访问者访问页面->js发送用户数据->广告联盟发送一个可以报价的广告位信息给所有的广告公司（报价是否、价格多少）->广告公司接受到这个报价信息，根据携带的
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2023-10-02 20:44:46
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基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 系统架构图 模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主要分为6个Flink任务:用户-产品
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2024-01-29 01:59:35
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