算法面试必备-----推荐算法算法面试必备-----推荐算法推荐算法概述1、基于流行度的推荐算法2、基于内容的推荐算法3、基于关联规则的推荐算法4、基于协同过滤的推荐算法4.1、基于用户的推荐4.2、基于物品的推荐协同过滤算法总结5、基于模型的推荐算法6、混合算法推荐算法详解关联规则：基础概念关联规则：Apriori算法算法过程算法的不足关联规则：FP-growth算法算法概述算法流程协同过滤（
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2024-01-15 17:26:06
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作者：18cyl时间：2021-8-22一、推荐系统的定义推荐算法的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。（搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容）二、推荐系统的应用电子商务——亚马逊
推荐结果的标题、缩略图推荐结果的平均分推荐理由：
基于物品的推荐算法：给用户推荐那些和他
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2023-11-30 12:49:50
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编程好比是一辆汽车，而数据结构和算法是汽车内部的变速箱。一个开车的人不懂变速箱的原理也是能开车的，同理一个不懂数据结构和算法的人也能编程。但是如果一个开车的人懂变速箱的原理，比如降低速度来获得更大的牵引力，或者通过降低牵引力来获得更快的行驶速度。那么爬坡时使用1档，便可以获得更大的牵引力；下坡时便使用低档限制车的行驶速度。回到编程而言，比如将一个班级的学生名字要临时存储在内存中，你会选择什么数据结
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2023-11-25 12:14:23
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推荐算法大致可以分为以下几类[：基于流行度的算法协同过滤算法基于内容的算法基于模型的算法混合算法2.1 基于流行度的算法 基于流行度的算法非常简单粗暴，类似于各大新闻、微博热榜等，根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。这种算法的优点是简单，适用于刚注册的新用户。缺点也很明显，它无法针对用户提供个性化的推荐。基于这种算法也可做一些优化，比如加入用户分群的流行度排序，例
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2023-08-13 21:04:23
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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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基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现一、云模型介绍针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型概念与定量数值转换的优势，研究云模型（百度百科查看概念）的个性化推荐改进算法。云模型所表达的概念的整体特性可以用云的数字特征来反映，云用期望、熵、超熵这3个数字特征来整体表征一个概念。二、推荐实现思路1、构建用户-电影评分矩阵；2、定义用户的电影评分频度向量（用户对所有
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2023-10-09 21:08:14
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推荐系统与推荐算法概念与简介一、推荐系统的目的针对海量数据和信息过载的情况。面对海量的数据信息，从中快速提取符合用户特点的物品，解决一些人的选择恐惧症，主要面向一些没有明确需求的人。一个好的推荐系统应实现三方面 1-让用户更好的获取自己需要的内容 2-让内容更好更快的推送到喜欢的人手中 3-让网站(平台)更有效的保留用户资源二、推荐系统的应用推荐系统的应用范围很广，现在比较主流的如抖音，淘宝，微博
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2023-11-09 07:18:39
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文章目录一、功能设计1.前端功能模块2.后台功能模块3.统计分析模块二、使用技术三、协同过滤算法四、项目截图1.管理员端2.用户端五、代码片段 一、功能设计基于推荐算法的在线杂志平台主要针对于普通用户来实现的功能，根据用户需求，开发出一个能够在线阅读并且根据用户喜好进行推荐的在线杂志推荐平台。同时，保证后台管理员对于整个系统的管理，例如：杂志管理、杂志分类管理、评论管理、用户的阅读记录管理等功能
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2023-08-24 15:08:55
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项目介绍基于SSM的推荐算法的图书购物网站角色：管理员、用户前台用户可以实现商品浏览，加入购物车，加入收藏，下单购买，个人信息管理，收货信息管理，收藏管理，评论功能，个人中心、订单管理等功能。管理员登录系统后，可以对主页、个人中心、用户管理、图书分类管理、热门图书管理、最新图书管理、图书展示管理、系统管理、订单管理等功能进行相应的操作管理。
环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，
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2023-07-19 11:14:11
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在这篇博文中，我将分享如何在Java中实现SVD推荐算法。这是一个非常重要的主题，特别是在推荐系统中，SVD（奇异值分解）技术被广泛使用，能够有效地对用户和物品之间的评分关系进行降维处理。
### 背景描述
在现代的互联网商业环境中，推荐系统的存在使得用户能够根据自己的兴趣获得个性化的产品推荐。推荐算法的目标是为用户提供最相关的内容，从而提升用户体验和增加用户粘性。SVD作为一种强大的线性代数
Java与智能推荐系统是指利用Java编程语言和智能推荐算法实现个性化的推荐与推广功能。下面是一个详细的教程，介绍了如何使用Java构建智能推荐系统：1. 数据收集与处理： - 收集用户行为数据，如用户浏览记录、购买记录、评价等。 - 清洗和处理数据，去除噪音和异常值，进行数据归一化和标准化。2. 特征提取与表示： -
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2023-07-21 21:14:17
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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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1、推荐系统目的（1）帮助用户找到想要的商品（新闻/音乐/……），发掘长尾（2）降低信息过载（3）提高站点的点击率/转化率（4）加深对用户的了解，为用户提供定制化服务2、推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏
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2024-01-08 18:17:41
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1.基于行为的协同过滤该算法分为基于用户的协同推荐和基于项目的协同推荐。基于用户的协同过滤，将目标用户对项目的历史评价与其他用户匹配，找到相似用户，再将相似用户感兴趣的项目推荐给目标用户。基于项目的协同过滤是指利用项目间的相似性，而非用户间的相似性来计算预测值，从而实施推荐。协同过滤流程：依据行为记录挖掘用户偏好特征，构建用户画像；然后根据评分数据集进 行相似度计算为用户或项目寻找最近邻集合；再根
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2024-02-15 14:53:16
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在上网购物、看小说、买电影票的时候，都会遇到各种各样的推荐，给我们推荐一些我们曾经买过或收藏过的同类型产品，或者是推荐一些我们看过的小说题材相同的小说。那这些产品推荐都是如何实现的呢？我们今天就来聊聊这些“无聊”的算法。在互联网的应用中，常用的推荐算法有：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommendation）、内容推荐算法（Content-based Re
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2023-09-18 19:05:29
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题记：推荐引擎依据的分类依据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别同样判定为类似用户）、基于内容的（物品具有同样关键词和Tag，没有考虑人为因素）。以及基于协同过滤的推荐（发现物品。内容或用户的相关性推荐。分为三个子类，下文阐述）；
依据其建立方式。分为基于物品和用户本身的（用户-物
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2023-06-14 22:55:57
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根据前面学习的内容对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结1. 推荐算法概述推荐算法是在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种：1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。2）协同过滤推荐：协同过滤是推荐算法中目前最主流的
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2023-11-28 10:26:08
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## 推荐算法 Java实现流程
### 步骤概览
下面是实现推荐算法的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型训练与评估 |
| 4 | 推荐结果生成 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，以及相关的代码实现。
### 1. 数据收集与预处理
在推荐算法中，首先需要收集并预处理用
原创
2023-10-11 09:32:28
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# 推荐算法的概述与实现（Java）
## 导语
随着互联网的快速发展，推荐算法成为了许多在线平台必备的一项技术。它可以根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐信息，提高用户的体验和平台的粘性。本文将介绍推荐算法的基本概念和常见算法，并使用Java语言实现一个简单的推荐系统。
## 什么是推荐算法
推荐算法是一种根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐相关信息的技术。它的目标是根据用户的个
原创
2024-01-06 10:15:36
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# Java推荐算法实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现Java推荐算法之前，我们需要确保以下几个准备工作已经完成：
- 安装Java开发环境（JDK）
- 熟悉Java编程语言
- 理解推荐算法的基本原理
## 2. 推荐算法实现步骤
### 步骤1：数据预处理
在实现推荐算法之前，我们需要对相关数据进行预处理。数据预处理的目的是将原始数据整理成算法所需的格式，并且进行一些必要的数据
原创
2023-08-18 13:20:37
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