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
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
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
# 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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基于内容的推荐算法是一种常用的推荐算法，它主要通过分析物品的特征（如文本、图片、视频等）来实现推荐。其核心思想是利用物品属性的相似性，将已经喜欢的物品的特征作为输入，推荐与该物品相似度高的其他物品。基于内容的推荐算法仅考虑了单个用户对物品的偏好，而未考虑多个用户之间的交互和影响。此外，该算法在特征提取方面也存在一定的局限性，因此需要根据具体应用场景选择合适的特征提取方法。 以下是基于内容
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2023-05-19 21:36:23
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项目需求当前正在开发一款电商app，优化需求中有“猜你喜欢"这样的功能。其本质就是基于用户对商品的操作行为寻找到与这个用户类似的一些用户，并把这些用户的一些当前用户没有接触过或者说操作过的商品推荐给用户，经过寻找，我发现mahout推荐引擎比较符合我的开发需求。代码我在查询了多个博客以后，终于汇总出了适合我的使用场景的集成mahout的代码，并且做了组件化调整，相关的代码如下 依赖：<dep
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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每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购
原创
2018-03-01 18:31:00
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“互联网：”的战略实施后,很多行业的信息化水平都有了很大的提升。但是目前很多行业的管理仍是通过人工管理的方式进行,需要在各个岗位投入大量的人力进行很多重复性工作,使得对人力物力造成诸多浪费,工作效率不高等情况：同时为后续的工作带来了隐患。并且现有的图书推荐系统由于用户的体验感较差、系统流程不完善导致系统的使用率较低。环境需要 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，这是目前最稳定的JDK也是
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2023-07-18 16:34:19
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现在广泛使用的比较多的推荐算法包括基于内容的推荐算法，基于协同过滤的推荐算法以及基于图形的推荐算法、基于融合的推荐算法等。下面讲的是基于内容推荐。基于内容的推荐算法的原理大概分为3步：为每个物品构建一个物品的属性资料。为每个用户构建一个用户的喜好资料。计算用户喜好资料与物品属性资料的相似度，相似度高意味着用户可能喜欢这个物品，相似度低则一般意味着用户对这个物品一般般或是
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2023-06-30 18:52:21
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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，
基于内容推荐算法的Java实现
## 导语
随着互联网的迅猛发展，人们面临着越来越多的信息和选择。基于内容推荐算法是一种帮助用户发现个性化内容的重要技术。本文将介绍基于内容推荐算法的原理和Java实现，并给出相关的代码示例。
## 什么是基于内容推荐算法？
基于内容推荐算法是一种根据用户的个人偏好和行为，为其推荐与其兴趣相关的内容的算法。它通过对用户的历史行为和内容的特征进行分析，构建用户
原创
2023-07-18 09:40:02
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本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。1、什么是基于内容的推荐算法所谓基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations)是基于标的物相关信息、用户相关信息及用户对标的物的操作行为来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务。这里的标的物相关信息可以是对标的物文字描述的metadata信息、
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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起因这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向，所以边研究、开发也边整理相关的资料。网上的资料经常是碎片式的，如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章，所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识。我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法，尽可能让没有工科基础的人也能大致了解。简单讲解基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法。这种算法常用于根据用户的行为历史信息，如评价、分享、点赞等行为
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
基于内容的推荐系统（content-based recommender system）1. movie rating predict比如要预测一位观影者对于还未观看过的电影的评分，并根据他的观影记录给予推荐相应的电影。 如上图所示，需要算表格中问号的评分，那么就需要一个算法来进行实现。给出x0=1,使得特征变量成为三元向量。其中的thera是通过某种算法得到，在后面的习题中是根据代入数字进行计算
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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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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