Photo by SpaceX on Unsplash每个数据分析师都应该熟悉的重要主题之一是分布式数据处理技术(例如Spark)。作为数据分析师，需要对数据集应用不同的查询，以从数据集中提取有用的信息。 但是，如果您的数据很庞大以至于无法在本地计算机上使用它，该怎么办？ 使用分布式数据处理和Spark技术将很方便解决这个问题。Apache Spark是用于大数据处理的快速通用
原文链接：http://blog.csdn.net/cxwen78/article/details/7414734混合推荐系统是推荐系统的另一个研究热点，它是指将多种推荐技术进行混合相互弥补缺点，从而可以获得更好的推荐效果。最常见的是将协同过滤技术和其他技术相结合，克...
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2014-02-13 16:15:00
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1.二分查找算法（非递归）/**
* @desc 二分查询（非递归方式）
* 案例：
* {1,3,8,10,11,67,100}，编程实现二分查找，要求使用非递归方式完成。
* @Author xw
* @Date 2019/9/27
*/
public class BinarySearchNonRecursive {
public static void main(Stri
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2024-07-03 12:33:35
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在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。加权的混合（Weighted Hybridization）: 用线性公式（linear formula）将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果。...
原创
2022-03-24 09:48:09
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网上已经有很多讲解ps的图层混合模式，有些不详细甚至是错误的，参考网上给出的公式及其自己在验证推倒的，给出27种的混合模式算法公式。也许存在一定的错误性，毕竟没有官方给出公式，只能说以供参考吧。 只考虑二层，图像是RGB,A是基色，B是混合色。只有B层存在混合模式。C是结果色。 Min函数代表取最小值，Max函数代表取最大值,Abs《1》基础型主要利用图层的不透明度及图像填充值来控制下层的图像，达
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2024-09-29 15:28:54
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在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。加权的混合（Weighted Hybridization）: 用线性公式（linear formula）将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果。...
原创
2021-07-07 11:10:12
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整体架构
1）数据平台： 在数据平台上，针对每个用户计算好三个推荐结果，基于用户的推荐结果、基于物品的推荐结果、基于内容的推荐结果。基于物品的相似度、基于内容的相似度。
原创
2021-07-07 11:04:07
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某电商网站首页有猜你喜欢推荐位，该推荐位一次能展示6个商品，推荐内容可以更换四次，共需推荐24个商品。
原创
2021-07-07 11:04:41
425阅读
整体架构1）数据平台： 在数据平台上，针对每个用户计算好三个推荐结果，基于用户的推荐结果、基于物品的推荐结果、基于内容的推荐结果。基于物品的相似度、基于内容的相似度。2）Redis数据缓存： 通过独立的Java应用将每个用户的推荐结果和基于物品的相似度与基于内容的相似度信息导入到Redis缓存集群中。3）获取推荐结果： 推荐结果有两种：一种是已经计算好的离线推荐结果，直接获取即可，另一种是...
原创
2022-03-24 09:48:07
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某电商网站首页有猜你喜欢推荐位，该推荐位一次能展示6个商品，推荐内容可以更换四次，共需推荐24个商品。需要使用协同过滤算法（user CF & Item CF）及基于物品内容的算法进行混合推荐。一次性展示的6个商品中，从左到右的顺序分别是：第一位：基于物品的实时推荐结果第二位：基于用户的离线推荐结果第三位：基于物品的离线推荐结果第四位：基于内容的实时推荐结果第五位：基于物...
原创
2022-03-24 09:48:08
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本文从常见的推荐系统方法（基于内容、协同过滤等近邻算法、基于知识等）讲起，一直覆盖到前沿的新式推荐系统，不仅详细讲解原理，还手把手教大家如何用代码实现。
原创
2022-08-26 15:09:51
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在推荐系统实际运用中，各种混合技术是其中一项极为重要的核心技术。在工程实践中我们发最好工具就是推荐系...
原创
2023-05-14 10:13:44
208阅读
数据准备
为用户guyong准备基于用户的推荐结果
原创
2021-07-07 11:04:27
204阅读
数据准备为用户guyong准备基于用户的推荐结果为用户guyong准备基于物品的推荐结果，该结果基于用户上一次的浏览记录生成准备物品与物品的相似度数据–基于物品的相似度推荐准备物品与物品的相似度数据----基于内容的相似度推荐为广告位（猜你喜欢）121准备默认的推荐结果初始化所有的商品信息功能实现分析1）用户在商城浏览商品，将用户的浏览记录保存到Cookie，随着用户的...
原创
2022-03-24 09:48:08
77阅读
探索 电商行业智能推荐引擎的探索 机
原创
2022-12-20 19:13:35
157阅读
电商行业智能推荐引擎的探索 机器学习助力母婴电商 概要拓端帮助国内母婴电商公司创建智能推荐引擎，由此打造精准、高效的购物体验，探索如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的解决方案。业务挑战随着电商网站用户数量和商品数量的增加，数据成为影响推荐质量的重要因素。作为电子商务中一个热门领域，价值万亿的中国母婴市场随着二孩政策的全面放开已经进入高
原创
2021-05-20 19:05:59
211阅读
混合IBCF算法的离线与实时的分布式设计实现在现行的Web站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。结合业务痛点，我们采用一种基于矩阵填充技术的混合IBCF算法。首先利用准确度指标找出SVD的最优参数和混合IBCF算法的最佳权重，然后使用SVD降维方法对原...
原创
2021-05-12 14:48:04
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原文链接：电商行业智能推荐引擎的探索电商行业智能推荐引擎的探索机器学习助力母婴电商 概要拓端帮助国内母婴电商公司创建智能推荐引擎，由此打造精准、高效的购物体验，探索如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的解决方案。业务挑战随着电商网站用户数量和商品数量的增加，数据成为影响推荐质量的重要因素。作为电子商...
原创
2021-05-12 14:49:02
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=3948混合IBCF算法的离线与实时的分布式设计实现在现行的Web站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。结合业务痛点，我们采用一种基于矩阵填充技术的混合IBCF算法。首先利用准确度指标找出SVD的最优参数和混合IBCF算法的最佳权重，然后使用SVD降维方法对原...
原创
2021-05-20 18:55:05
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1, 在应用程序需要连接外部库的情况下，linux默认对库的连接是使用动态库，在找不到动态库的情况下再选择静态库。使用方式为： gcc test.cpp -L. -ltestlib 如果当前目录有两个库libtestlib.so libtestlib.a 则肯定是连接libtestlib.so。如果
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2013-09-06 10:00:00
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