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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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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# Java内容推荐算法
## 简介
推荐算法是在现代信息爆炸时代中应运而生的一种重要技术。它的目的是帮助用户在海量信息中找到最相关和感兴趣的内容。Java是一种流行的编程语言，广泛应用于各个行业和领域。本文将介绍Java内容推荐算法的基本原理和实现方法，并通过代码示例进行演示。
## 算法原理
Java内容推荐算法的核心原理是基于用户的兴趣和行为数据，通过分析和挖掘用户的特征和偏好，为用
原创
2023-08-10 14:04:49
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# 从零开始实现内容推荐算法的指南
内容推荐算法是现代应用程序中不可或缺的一部分，尤其是社交媒体网站、在线购物平台、音乐和视频流媒体服务等。本文将教你如何在 Java 中实现一个简单的内容推荐算法，我们将一步步剖析整个过程，并提供所需的代码和注释。
## 内容推荐算法实现流程
下面是实现内容推荐算法的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 收集用户数据
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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今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务，作为产品经理，必须深入到算法内部，参与算法的设计，以及结合内容对算法不断“调教”，才能让产品的推荐算法不断完善，最终与自己的内容双剑合璧。本文以新闻产品为例，结合了我之前产品从零积累用户的
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2023-09-30 10:34:28
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现在比较流行的开源库mahout，能够与hadoop集成，里面实现了很多推荐算法、数据挖掘算法等；还有一个完整的开源软件：easyrec，地址http://easyrec.org/；一个基于mahout的推荐系统：Myrrix。SVDFeature 由上海交大的同学开发的，C++语言，代码质量很高 。去年我们参加KDD竞赛时用过，非常好用，而且出自咱们国人之手，所以置顶推荐！ 项目地址： ht
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2023-08-14 14:39:34
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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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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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# 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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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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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
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2024-01-15 06:34:17
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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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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
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2018-03-01 18:31:00
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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、
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2024-02-02 09:47:22
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# Java简单的内容推荐算法
内容推荐系统在现代互联网中扮演着至关重要的角色。从电子商务到社交媒体，内容推荐帮助用户快速找到他们感兴趣的信息和产品。在本文中，我们将探讨一个简单的内容推荐算法，使用Java实现，并结合代码示例，提供具体的实现思路和流程图。
## 内容推荐的基本概念
内容推荐的基本理念是根据用户的历史行为（如浏览记录、购买记录等）来推测用户的兴趣，从而向用户推荐相关的内容。内
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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127返回true
128返回falsejava基础肯定是必不可少的问题，对于初中级开发，问的比较多，这是会伴随你职业生涯的技能，而且没有太难的知识点，需要大量准备。二.数据库简单的sql编写 如两表关联(>4k)不多说左连接与右连接（>5k）左连接 left join on 以左表数据为主
右连接 right join on 以右表数据为主为什么索引能提高查询速度(>7k)因为
# Python 内容推荐算法概述
在信息爆炸的时代，内容推荐算法显得尤为重要。美妙的内容经常被淹没在海量的数据中，因此，开发一个高效的内容推荐系统成为了许多平台的核心任务。本文将介绍内容推荐算法的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例来演示如何实现一个基本的内容推荐系统。
## 内容推荐算法的基本原理
内容推荐算法主要可以分为三种类型：
1. **基于内容的推荐系统**：通过分析
原创
2024-10-14 06:21:14
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2022年已经到来，在此祝大家虎年大吉！2022年，下面几种机器学习算法和 Python 库将在未来更受欢迎！让我们花个几分钟一起来了解下：一、CatBoostCatBoost 可能是最新的算法，因为它随着越来越流行而不断更新。这个机器学习算法对于处理分类数据的数据科学家特别有用。您可以考虑 Random Forest 和 XGBoost 算法的优点，CatBoost 具有它们的大部分优点，同时还
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2023-09-20 07:42:41
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