基于内容的推荐算法（Content-Based）基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐实现步骤问题：物品的标签来自哪儿？基于内容推荐的算法流程：物品冷启动处理：基于内容的电影推荐 基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，
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2023-11-28 12:56:51
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# Java实现内容的推荐
在现代社会中，我们每天都会接触到各种各样的内容推荐，比如社交媒体上的好友推荐、网上购物平台的商品推荐等等。这些推荐系统背后运行的算法和技术是如何实现的呢？本文将介绍如何使用Java语言来实现内容的推荐系统，并给出一些代码示例。
## 推荐系统简介
推荐系统是一种信息过滤系统，它根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐可能感兴趣的内容。推荐系统可以分为基于内容的推荐和协
原创
2024-03-09 04:07:51
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业务场景：在学研究ava过程中想做一个智能的推荐系统，千人千面智能推荐。在翻阅资料过程中看到了mahout这个机器学习算法库，感觉很实用，无奈与文档是英文（真是扑街gai了）。那就看看咱们大csdn的文章吧，不过大家给的示例都是用的简单推荐器，也就是无法基于用户的属性（如用户性别等）、物品属性（物品的分类）进行过滤推荐，都是基于用户为物品打分的这么一个数据模型进行推荐，这是灾难的又不精准。因此写下
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2023-08-30 12:30:33
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我们在使用各类型的软件的时候，总是能在各大app中获取到推荐信息的数据，而且会发现推荐的信息数据还比较适合个人的口味，例如说某些共同兴趣爱好的好友推荐，某些好听的音乐推荐等等。 在进行推荐系统的核心算法介绍之前，我们需要先来回顾一下以前所学过的数学知识内容。欧几里得距离二维的欧几里得距离： 例如下图所示，在这样的一个简单的二维空间图里面，根据对于a点的坐标和b点的坐标进行二维空间距离的计算，假设p
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2023-08-19 21:38:55
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这是本人在cousera上学习机器学习的笔记，不能保证其正确性，谨慎参考看完这几课后 collaborative-filtering collaborative-filtering-algorithm vectorization-low-rank-matrix-factorization 同时参考下面的这篇文章： SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导 后自己用java实现了一下1、下图是待
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2023-07-13 15:25:37
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Content-based simple anime recommender from Myanimelist Dataset on Kaggle（基于内容的动漫推荐）目前基础推荐系统主要分为两种，基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐系统更加专注于内容的属性，不计算项目-用户之间的交互，向用户推荐项目。在这种情况下，我们假设如果用户喜欢电影，新闻或产品等某项商品，那么他/她在未来
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2023-12-05 19:56:56
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基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来想用户推荐用户没有接触过的推荐项。下面主要是从两个方面来说基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关的计算公式，然后再根据公式的计算结果和实际的结果进行验证，然后再不断的是修改公式以达到最终目的。而对于模型的方法就是根据以往的数据作为数据集
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2024-01-22 11:47:45
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这是本人在cousera上学习机器学习的笔记，不能保证其正确性，慎重參考 看完这一课后Content Based Recommendations 后自己用java实现了一下 1、下图是待处理的数据，代码使用数据和下图一样： 2、思路：对每一个用户假定其为一个3维向量（在代码中初始化为[1,1,1]的
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2017-08-15 11:56:00
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# 使用Java实现根据名称推荐内容的程序
在现代应用中，内容推荐是一项非常重要的功能。它可以根据用户输入的名称推荐相关的内容。本文将为刚入行的小白提供一个详细的指导，帮助你理解和实现一个简单的内容推荐系统。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现这个推荐系统：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-08-26 06:33:34
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一般物品都有关于内容的分类，如书籍有科技、文学、历史等，商品有食物、衣物、家电等。基于内容的推荐就是根据这些属性、用户的历史评分以及操作记录计算出用户对不同内容属性的喜好程度。以电影评分为例，A用户对《银河护卫队》《变形金刚》《星际迷航》三部电影都有评分，平均分为4.7（（5+4+5）/3=4.7）,对《三生三世》《美人鱼》《北京遇上西雅图》三部爱情剧的评分为2.3（（3+2+2）/3=2.3。显
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2023-11-24 10:13:12
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一、系统的概述 协同过滤方法只考虑了用户评分数据, 忽略了项目和用户本身的诸多特征, 如电影的导演、演员和发布时间等, 用户的地理位置、性别、年龄等. 如何充分、合理的利用这些特征, 获得更好的推荐效果, 是基于内容推荐策略所要解决的主要问题. 基于内容的推荐系统：根据历史信息(如评价、分享、收藏过的文档)构造用户偏好文档, 计算推荐项目与用户偏好文档的相似度, 将最相似的项目推荐给用户.例如
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2024-01-02 21:11:01
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# Java基于内容的推荐算法实现
推荐算法在互联网应用中发挥着重要作用，它可以根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐内容。其中一种常见的推荐算法是基于内容的推荐算法。本文将介绍基于内容的推荐算法的原理，并使用Java编写一个简单的实现示例。
## 基本原理
基于内容的推荐算法是根据用户对某些内容的喜好，推荐与这些内容相似的其他内容给用户。它通过分析内容的特征，计算内容之间的相似度，然后
原创
2023-08-24 13:29:32
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文章目录基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐实现步骤问题：物品的标签来自哪儿？基于内容推荐的算法流程：物品冷启动处理： 基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧
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2024-04-17 12:54:23
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基于内容的推荐定义：通过用户历史感兴趣的信息，抽象信息内容共性，根据内容共性推荐其他信息。适用场景：用户量少，但是用户操作的事物多还是以推荐电影为例子：简要步骤：a.找到用户感兴趣的电影集合（同样，如何定义感兴趣是个难点，浏览过？点赞过？观看过？）b.找到这些电影的具体内容（导演？电影类型？主演？字幕类型？具体定义维度也是个难点）c.抽象具体内容的共性内容d.由这些共性内容找到其他电影，进行推荐具
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2023-08-13 09:38:43
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# 利用JavaML实现内容推荐的指南
内容推荐系统是现代应用中常见的一种功能，它能基于用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的内容。本文将详细介绍如何在Java环境中利用JavaML库实现一个简单的内容推荐系统，适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
首先，让我们先了解一下整个内容推荐系统的实现流程。以下是整个实施过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-13 06:30:38
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推荐算法CB写在前面一 为什么要做推荐系统二 基于内容推荐是什么？1 引入Item属性的Content Based推荐2 引入User属性的Content Based推荐三 正排表与倒排表正排倒排例子解释索引表 写在前面推荐算法我这边接触到了两种，CB和CF，这篇我只讲一下我学习CB过程中的一些理解！ 为了不让篇幅太长导致杂乱，CF留到下一篇描述。需要的同学麻烦点赞收藏。一 为什么要做推荐系统由
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2024-02-29 11:18:17
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目录（1）基于内容推荐原理（2）基于内容推荐优势与应用场景（3）基于内容推荐架构图详解（4）基于内容推荐TF-IDF详解（5）构建基于内容推荐开发环境（6）内容推荐开发步骤与数据演化详解（7）内容推荐余弦相似度算法详解（8）Spark稀疏向量SparseVector详解（9）基于Spark 内容推荐开发（9.1）RDD基于稀疏向量SparseVector实现（9.2）DF基于分布式矩阵实现（9.
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2024-05-05 13:24:21
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让我们假设你想为一个电子商务网站搭建一个推荐系统。基本上你可以采用两种方法：基于内容的算法和协同过滤算法。我们将分别描述两种算法的优点和缺点，然后进一步深入，讲解一个基于内容的推荐引擎的一个简单的实现(可以直接部署在Heroku上，Heroku是一个支持多种编程语言的云平台)我们在Grove的生产环境里使用了一个几乎一样一模的推荐引擎，你可以先去那里体验一下推荐的结果。基于内容的推荐引擎是怎么工作
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2023-12-19 13:43:18
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基于内容的推荐定义：通过用户历史感兴趣的信息，抽象信息内容共性，根据内容共性推荐其他信息。适用场景：用户量少，但是用户操作的事物多还是以推荐电影为例子：简要步骤：a.找到用户感兴趣的电影集合（同样，如何定义感兴趣是个难点，浏览过？点赞过？观看过？）b.找到这些电影的具体内容（导演？电影类型？主演？字幕类型？具体定义维度也是个难点）c.抽象具体内容的共性内容d.由这些共性内容找到其他电影，进行推荐具
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2023-11-09 08:43:25
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先说推荐系统的基本架构： 推荐系统最基本的两个算法：基于用户的协同过滤（UserCF）基于物品的协同过滤（ItemCF）思路图： 两者类似但思路不同。下面以ItemCF为例，用最笨的方法，用java代码实现： （貌似Python更为简洁，可惜不会唉。。。） 完整代码见：github逻辑代码： package com;
import java.io.BufferedReader;
im
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2024-04-09 10:44:56
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