用户协同推荐算法思想如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品，另外有个人也喜欢这些物品，而且他还喜欢西瓜，则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：1. 找到与目标用
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2023-05-29 15:30:12
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推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
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2023-08-11 22:03:46
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DeepFM目标：产生背景：模型介绍：善于处理特征交叉的机器学习模型 FM如何优化FM的计算效率深度学习模型和 FM 模型的结合 DeepFM特征交叉新方法：元素积操作技巧：代码部分： 目标：掌握DeepFM原理，以及发展历程。和具体的代码实现。 华为在 IJCAI’2017 提出的模型DeepFM产生背景：产生DeepFM模型的原因：前面学习的Embedding MLP、Wide&De
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2023-08-11 11:12:38
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import numpy as np
import random
class SVD:
def __init__(self,mat,K=20):
self.mat=np.array(mat)
self.K=K
self.bi={}
self.bu={}
self.qi={}
self.pu={}
self.avg=np.mean(self.mat[:,2])
for i in range(self
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2023-06-19 14:32:20
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# 实现协同推荐算法的Java代码
## 1. 算法流程
协同推荐算法的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :-: | --- |
| 1 | 加载用户评分数据和物品相似度数据 |
| 2 | 针对目标用户，计算与其相似的其他用户 |
| 3 | 根据其他用户的评分和相似度，预测目标用户未评分的物品评分 |
| 4 | 根据预测评分，为目标用户推荐物品 |
下面将逐步讲
原创
2023-09-15 16:36:24
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# 内容推荐算法及其Java代码实现
## 引言
在互联网时代，我们每天都要面对大量的信息和内容，如何快速、准确地为用户推荐感兴趣的内容，已成为各大互联网公司和平台的重要挑战之一。内容推荐算法就是通过分析用户的历史行为和其他相关数据，从大量的内容中筛选出最符合用户兴趣的内容，以提高用户的满意度和留存率。
本文将介绍内容推荐算法的基本原理和常用的算法模型，以及用Java语言实现的示例代码。
#
原创
2023-08-12 09:49:49
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推荐算法的种类推荐算法是个大的范围，里面包括了很多小的算法，具体算法分类见下：协同过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已经有了很多广泛的应用。它的优点是不需要太多特定的领域知识，可以通过基于统计的机器学习算法来得到较好的推荐效果。最大的优点是工程上容易实现，可以方便应用到产品中。目前绝大多数实际应用的推荐算法都是协同过滤推荐算法。目的本实验基于开源的MovieLens数据集，此数据
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2024-05-31 13:52:52
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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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BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1 显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1 显式反馈模型介绍2.3.1.2 具体例子分析2.3.1.3 显示反馈数据分析2.3.2 隐式反馈数据介绍2.3.2.1 隐式反馈数据的特点2.3.2.2 隐式反馈数据的处理方式三、B
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2023-08-14 15:54:42
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本次实例需要三个数据文件分别为节目及其所属标签类型的01矩阵；用户--节目评分矩阵；用户收视了的节目--标签01矩阵。可以直接下载下来使用具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 1 09:33:14 2018
@author: AZ
"""
import math
import pandas as pd
import nump
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2023-08-11 16:11:41
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一、问题描述给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。 返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。示例1： 输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11] 输出：[2,11,7,15]示例2 输入：nu
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2024-02-16 10:33:26
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一 最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering）算法思想：物以类聚，人以群分基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-based CF） 实现协同过滤推荐有以下几个步骤：找
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2023-11-05 19:14:16
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推荐系统的必然互联网发展到现阶段，信息已经不是匮乏，而是爆炸。所以良好的用户体验就是把用户喜欢的，感兴趣的从大量的数据中筛选出来，再呈现给用户，实现千人千面的效果。所以推荐系统的出现就是必然了，他可以推荐每个用户感兴趣的产品，同时也将每个产品呈现到感兴趣的用户面前。实现用户和产品的双赢。推荐系统架构一个常见的推荐系统架构一般如下图: 可以看到分为数据来源、推荐引擎和推荐交互三
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2024-02-29 11:27:32
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本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。一、系统概览推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣
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2024-01-30 14:01:37
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最近几年简单浏览和对比了一些智能算法的库。现将各种库的主要信息、相关优缺点简单整理如下，各位同学可根据自己的需求和喜好进行选择。 文章目录1、DEAP2、mealpy3、scikit-opt （国产良心）4、Geatpy2（国产用心）5、pygmo26、pyswarms7、SciPy(想不到吧)小结 1、DEAP项目地址：https://github.com/DEAP/deap安装：pip ins
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2023-07-29 08:58:42
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在新浪微博、人人网等社交网站上，为了使用户在网络上认识更多的朋友，社交网站往往提供类似“你可能感兴趣的人”、“间接关注推荐”等好友推荐的功能。一直很好奇这个功能是怎么实现的。 其实，社交网站上的各个用户以及用户之间的相互关注可以抽象为一个图。以下图为例： 顶点A、B、C到I分别是社交网站的用户，两顶点之间的边表示两顶点代表的用户之间相互关注。那么如何根据用户之间相互关注所构成的图，来向每个
Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快 GenericItemBasedRecommender算法：1.基于item的相似度特点：1.item较少时就算速度更快2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用 SlopeOneRecom
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2024-01-05 20:02:25
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这里所有代码都是由Python实现！一个协作性过滤算法通常的做法就是对一大群人进行搜索，从中找出来和我们品味兴趣相近的一小群人来。 推荐算法，从字面上看就是向用户推荐他所感兴趣的内容，如果是购物网站，就推荐他感兴趣的商品；如果是音乐网站，就推荐他感兴趣的音乐等等。说到推荐算法，我最先能想到的就是相似度计算，但是如何应用呢？而这里又谈到计算，就要有数，那数从哪里来呢？ 由刚才提到的协
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2023-12-19 15:20:05
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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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