用户协同推荐算法思想如果你喜欢战狼、长津湖、阿甘正传等电影，另外有个人也喜欢这些电影，而且他还喜欢指环王，则很有可能你也喜欢指环王这个电影。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 没有听说过的电影推荐给 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
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2023-08-09 12:11:50
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推荐算法介绍基于人口统计学的推荐这是最为简单的一种推荐算法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。系统首先会根据用户的属性建模，比如用户的年龄，性别，兴趣等信息。根据这些特征计算用户间的相似度。比如系统通过计算发现用户A和C比较相似。就会把A喜欢的物品推荐给C。优缺点：不需要历史数据，没有冷启动问题不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都
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2023-05-31 16:29:37
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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
Mahout中主要核心的三大算法为推荐，聚类及分类算法，今天就最基本的推荐算法做总结，推荐中常用的两个推荐算法是”user_based”和”item_based”，前者主要通过和你兴趣相似的人来发现新的你感兴趣的东西，而后者则是发现一些和你所喜欢的事物相似的事物。此外，还有一种基于“contend_based”的推荐算法，它是根据事物所拥有的元数据出现进行事物的推荐，例如，如果你喜欢的电影是斯皮
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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商品
推荐：数据库
实现：简单的商品
推荐算法： 在product新增List<ProductImg> imgs 用于存储商品的图片package com.qfedu.fmmall.entity;
import javax.persistence.Column;
import javax.persistence.Id;
import
java.util.Date;
i
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2023-08-01 14:26:51
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本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。1.SVD详解SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析）、推荐系统、特征压缩（或称数据降维）。SVD可以理解为：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的
推荐大体上可以分为两种：非定制化推荐 和 定制化推荐。非定制化推荐 即 什么热门推荐什么，什么被浏览、购买得多就推荐什么。所谓的“热门”即是经过大数据统计而得来的，所以非定制化推荐可以说是一种基于统计学推荐。定制化推荐 即 个性化推荐，针对不同用户的历史行为记录中分析用户对产品的偏好，猜测用户喜欢什么，从而进行推荐。非定制化推荐的弊端很明显，热门产品并不总是每个用户喜欢的，可应用的场景也相对较少。
# 推荐算法Java实现
## 1. 算法流程
下面是实现推荐算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 相似度计算 |
| 4 | 推荐结果生成 |
## 2. 代码实现
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备好推荐算法所需的数据。数据可以来自用户行为日志、商品信息等。在这个例子中，我们假
原创
2023-07-23 19:52:36
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# Java实现推荐算法
## 目录
1. 简介
2. 推荐算法流程
3. 步骤及代码实现
4. 总结
## 1. 简介
推荐算法是现代互联网应用中非常重要的一部分，它可以帮助用户发现感兴趣的内容，提高用户体验和满意度。在本文中，我们将讨论如何使用Java实现推荐算法。
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍推荐算法实现的整个流程，并提供相应的代码示例和解释，帮助你快速入门。
## 2.
原创
2023-10-07 16:24:23
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# Java推荐算法实现
推荐算法是在互联网时代中发挥重要作用的一种技术。它通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐信息。而Java作为一种广泛应用于企业级软件开发的编程语言，也提供了丰富的库和框架来实现推荐算法。本文将介绍Java中常用的推荐算法实现方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 用户-物品关系模型
推荐算法的核心是建立用户和物品之间的关系模型。在Java中，可以使用对象
原创
2023-09-15 13:44:39
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开发语言：Java Java开发工具：JDK1.8 后端框架：SpringBoot 前端：采用Vue和HTML技术开发 数据库：MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器：Tomcat8.5 开发软件：IDEA / Eclipse 是否Maven项目：是目录一、项目简介二、系统功能三、系统项目截图3.1前台首页3.2后台管理 四、核心代码4.1登录相关4.2文件上传4.3封装
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2023-08-14 15:50:46
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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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Java是一种流行的编程语言，广泛应用于各种领域，包括推荐系统。在Java中，有多种推荐算法可以使用，以下是几个常用的推荐算法：基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendation）：该算法根据用户的兴趣和偏好以及物品的特征，推荐与用户已经喜欢的物品具有相似特征的其他物品。在Java中，你可以使用文本挖掘、特征提取和相似度计算等技术实现这种算法。协同过滤推荐算法（Colla
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2023-07-16 09:26:35
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插入排序基本思想:在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2]个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。总体分析:用第二个数和第一个数比较大小，大的放到右边。用第三个数分别和第二个数还有第一个数比较，并把大的放到右边。用第四个数分别和第一个第三个第二个第一个数比较，并把大的放到右边。…所以这里肯定要用到嵌套fo
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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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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1.Mahout介绍1.1概述根据百度的解说，Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。1.2发展
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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1、冒泡排序冒泡排序是一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录为止。Java代码：import java.util.Random;
public class BubbleSort {
/**
* 改进的冒泡排序算法
* 通过标志位flag避免无谓的比较
*/
public static void bubbleSort( in
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2023-08-09 11:54:38
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