基于用户的协同过滤算法（UserCF）因为我写的是博客项目，博客数量可能比用户数量还多所以选择基于用户的协同过滤算法重要思想当要向用户u进行推荐时，我们先找出与用户u最相似的几个用户，再从这几个用户的喜欢的物品中预测出用户u最喜欢的几个物品并且用户u没有交互过的物品进行推荐听起来好像很麻烦，实则不然，搞清楚思路后就是简单的套公式而已，我们就根据这个基本思想来进行所有的操作，就是说，这个思想会贯穿始
个性化推荐的目的：即在保证内容质量的前提下根据用户行为推荐尽可能符合用户期望的丰富内容。推荐算法评估指标:准确率：准确率是针对预测结果而言的，表示给用户推荐的物品中，有多少是真正感兴趣的召回率：召回率是针对推荐的结果，它表示的是用户感兴趣的物品中，有多少个是系统推荐的。覆盖率：反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力，如果所有物品都至少推荐给了1个用户，则覆盖率为100%。流行度：根据推荐物品的*均流行度
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2023-07-28 13:19:10
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目前，推荐系统广泛应用于电商、信息流和地图。工业级推荐系统架构一般以召回+推荐作为大框架。其中，以算法区分，如下图所示。离线/线上指标如下图所示：个性化召回算法是根据用户的属性行为上下文等信息从物品全集中选取其感兴趣的物品作为候选集，召回决定了最终推荐结果的天花板。
个性化召回分为以下几类：基于用户行为的基于user profile的基于隐语义的以算法为例，有以下算法：CFLFMPersonal
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2023-06-19 23:16:34
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（一）什么是个性化推荐？1.1个性化推荐的定义个性化推荐是根据用户的特征和偏好，通过采集、分析和定义其在端上的历史行为，了解用户是什么样的人，行为偏好是什么，分享了什么，产生了那些互动反馈等等，最终理解和得出符合平台规则的用户特征和偏好。从而向用户推荐感兴趣的信息和商品。 1.2个性化推荐的5个要素？个性化涉及的五个要素：生产者生产内容到消费平台，消费平台通过一定的规则将内容组织起来，消
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2023-05-26 02:41:21
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1、推荐系统目的推荐系统是通过分析提取出用户的历史偏好数据，并结合用户之间的偏好关系以及项目与项目的相似程度，推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户。2、推荐系统解决的问题信息超载现象。 信息超载（Information overload）指信息接收者或处理者所接收的信息远远超出其信息处理能力。3、主流的推荐算法主要分为四类，即基于内容推荐、协同过滤推荐、基于深度学习推荐以及混合推荐。这里放
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2023-11-07 09:18:01
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论文：个性化推荐系统的研究进展
发表时间：2009
发表作者：刘建国，周涛，汪秉宏
论文链接：论文链接本文发表在2009，对经典个性化推荐算法做了基本的介绍，是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章。
个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤。
事实上, 它是目前解决信息过载问题最
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2024-01-08 21:22:05
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一、推荐系统概念1、推荐系统定义维基百科：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。推荐系统大体可分为两类，即个性化推荐和非个性化推荐。2、推荐系统作用从用户角度：提高用户忠诚度帮助用户快速找到商品从网站角度：提高网站交叉销售能力提高成交转化率好的推荐系统更像一个有经验的网站导购员3、推荐系统与其他系统的
个性化推荐个性化推荐，是根据用户的行为来分析用户的喜好，进而做商品精准推荐。为什么要做个性化推荐？1. 收集用户信息，精准获取用户需求；2. 减少用户搜索商品的页面层级，提高转化率；3. 提升购物体验感；4.提升UGC内容对用户的粘性个性化推荐主流方式1.用户自行2.选择推荐算法推荐用户可能感兴趣的内容，从而间接提高订单转化率；协同过滤算法的概念协同过滤（Collaborative Filteri
推荐系统是什么推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，它能够在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息，也能将信息推送给它们感兴趣的用户。推荐系统解决的问题有两个：信息过载问题和用户无目的搜索问题。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。推荐系统的任务是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息
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2023-12-14 02:50:00
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# Java 个性化推荐算法实现指南
个性化推荐算法已成为现代应用程序（如电商网站、媒体平台等）中不可或缺的一部分。它能够根据用户的历史行为和偏好来推送可能感兴趣的内容。在这篇文章中，我将指导你如何用 Java 实现一个个性化推荐算法，确保你掌握这个过程中的每一个步骤。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现个性化推荐算法的步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
# Java 文章个性化推荐实现流程
## 引言
Java 文章个性化推荐是一种根据用户的兴趣和行为数据，为用户推荐适合的文章，提高用户的阅读体验的技术。本文将介绍实现这一功能的流程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
```mermaid
flowchart TD
A(收集用户兴趣和行为数据) --> B(构建用户兴趣模型)
B --> C(构建文章特征模型)
原创
2023-08-19 06:25:29
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本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境，文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。项目文件图 项目介绍随着动漫文化的普及，越来越多的人开始喜欢收集动漫模型。然而，由于传统的动漫模型购买方式存在着很多问题，如信息不透明、商品质量难以保证等。因此，开发一款高效、便捷、实用的动漫模型商城成为了动漫爱好者们迫切需要解决的问题。系统可以实现商品信息的录入、查询、修改和删除等多项业务
根据用户行为日志可进行多个召回策略，再根据多个召回策略结果进行融合，根据用户行为日志召回可以是离线计算好的，也可以根据实时上报用户行为进行从新计算，召回策略可以选择1个或多个，只要是根据用户行为召回的数据不进行排序也能直接给用户进行推荐；融合策略排序有：1.按顺序融合：比如用户内容相似召回>用户标签召回>协同过滤召回>热门召回；2.平均加权法：比如分母为召回策略，分子为出现在不同
原创
2022-06-22 16:00:57
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一 什么是推荐系统个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾
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2023-08-12 20:11:04
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# 个性化推荐系统中的Redis应用
个性化推荐系统在现代应用中应用广泛，例如电商平台、音乐平台、视频推荐服务等。这些系统依赖于用户行为和偏好，使用推荐算法为用户提供量身定制的内容。而为了高效处理大量数据，Redis被广泛应用于此类系统中。Redis是一种高性能的键值数据库，它支持丰富的数据结构，如字符串、哈希、列表和集合等，这使得它在快速读取和存储数据方面非常出色。
## 个性化推荐系统的基
编辑导语：我们每天从手机得到的信息，大部分时候除了主动查找就是推送服务，个性化推荐的服务在这个互联网繁荣的时代一直出现在我们的生活中。本文就以个性化推荐为案例，为大家详细拆解其中要点，感兴趣的朋友一起来了解一下吧。作为一个入行3年的产品经理，能够切身的感受到，这个行业发生了不小的变化，依稀记得2018年面试的时候，产品经理的岗位吸引了不乏清北甚至很多留学生，工资高、工作环境好、专业不限制成为了就业
原创
2023-06-12 10:15:57
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个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：热点信息或商品用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等用户历史浏览或行为记录社会化关系 基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Rec
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2023-07-09 10:57:36
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个性化推荐系统简介 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助
一、前言 随着互联网和移动互联网的不断发展，用户面临的信息过载问题日益严重。用户需要花费大量时间和精力寻找自己需要的信息，而且很难找到最适合自己的产品、服务或内容。这时，个性化推荐作为一种有效的信息过滤和优化手段，为用户提供了极大的便利和效益。个性化推荐不仅能够提高用户满意度和忠诚度，还能为企业带来更好的商业效益，成为互联网和电子商
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2023-08-16 14:27:28
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