使用Java语言开发简单在线图书推荐网 基于用户、物品的协同过滤推荐算法实现 大数据、人工智能、机器学习开发 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架SimpleBookRecommendWeb一、项目简介1、开发工具和使用技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat，SSM
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2023-09-04 13:49:09
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面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。二、程序设计本次商品推荐及管理系统主要内容涉及：主要功能模块：商品推荐网站前台，商品管理系统后台 主要包含技术：spring
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2023-08-25 16:40:05
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# Java实现智能推荐功能
## 引言
智能推荐功能在现代软件开发中非常常见，它可以根据用户的行为、兴趣和偏好，为用户提供个性化的推荐内容。本文将指导一位刚入行的开发者如何使用Java实现智能推荐功能。
## 流程图
首先，让我们通过一个简单的流程图来了解整个实现智能推荐功能的过程。
```mermaid
sequenceDiagram
participant User
p
原创
2023-12-09 10:24:36
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使用Java语言开发在线电影推荐网 电影推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法实现 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架 大数据、机器学习、人工智能开发MovieRecommendOnline一、项目简介1、开发工具和使用技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat，
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2023-08-09 12:12:28
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Java语言开发在线订餐推荐网 订餐推荐系统 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架 基于用户、物品的协同过滤推荐算法实现 人工智能、大数据、机器学习开发OrderingRecommendWeb一、项目简介1、开发工具和使用技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat，SS
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2024-05-28 14:16:46
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推荐系统是为了解决信息过载问题，让用户快捷找到自身喜爱的商品，把商品推荐给对其感兴趣的用户。推荐算法概括起来可以分为5种：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。协同过滤推荐：协调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
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2023-12-12 12:41:03
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业务场景：在学研究ava过程中想做一个智能的推荐系统，千人千面智能推荐。在翻阅资料过程中看到了mahout这个机器学习算法库，感觉很实用，无奈与文档是英文（真是扑街gai了）。那就看看咱们大csdn的文章吧，不过大家给的示例都是用的简单推荐器，也就是无法基于用户的属性（如用户性别等）、物品属性（物品的分类）进行过滤推荐，都是基于用户为物品打分的这么一个数据模型进行推荐，这是灾难的又不精准。因此写下
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2023-08-30 12:30:33
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项目运行环境配置：Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上
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2023-11-11 20:22:01
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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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1.String是最基本的数据类型吗？答: 不是。java中的基本数据类型只有8个:byte、short、int、long、float、double、char、boolean;除了基本类型,剩下的都是引用类型,java5以后引入的枚举类型也算是一种比较特殊的引用类型。2.float f = 3.4;是否正确？答: 不正确。3.4是双精度,将双精度(double)赋值给浮点型(f
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2024-01-22 09:40:37
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在当今数据驱动的世界，智能推荐系统显得尤为重要。通过分析用户的行为、偏好以及历史数据，这种系统能够提供个性化的推荐，从而提升用户体验。Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，对于处理海量数据和实现智能推荐具有得天独厚的优势。本文将围绕“hadoop实现智能推荐”这一主题，详细剖析其背景、技术原理、架构解析、源码分析等方面。
在以下内容中，我将分享我整理相关资料的过程，希望能为其他开发者提供帮助
java专家系统房产营销智能推荐系统计算机毕业设计MyBatis+系统+LW文档+源码+调试部署
java专家系统房产营销智能推荐系统计算机毕业设计MyBatis+系统+LW文档+源码+调试部署 本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JD
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2024-04-11 10:33:24
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基于jsp+servlet+pojo+mysql实现一个javaee/javaweb的好友推荐, 该项目可用各类java课程设计大作业中, 好友推荐的系统架构分为前后台两部分, 最终实现在线上进行好友推荐各项功能,实现了诸如用户管理, 登录注册, 权限管理等功能, 并实现对各类好友推荐相关的实体进行管理。该好友推荐为一个采用mvc设计模式进行开发B/S架构项目,并采用分层架构对项目进行架构, 分为
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2023-07-20 19:04:06
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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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推荐系统是什么？推荐系统是用于海量数据信息过载情况下，为用户主动快速从海量数据中推荐出符合用户需求，符合永华特点的物品/人/视频/音乐等等 推荐系统的三个参与方：1、用户 2、物品（商家/店家） 3、提供推荐系统的网站推荐系统解决了什么1、对用户而言，推荐系统不需要用户提供明确的目标2、对物品而言，推荐系统解决了2/8现象的问题（也叫长尾效应），让小众的物品可以展示到需要他们的用户面前3
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2024-01-13 18:00:01
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关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50以上，用户日转化率提升10倍以上，用户日最低转化效果5pp以上以下为正文：数据准备：1.商品相关性 存在商品A,B,C...，商品之间用户会存在行为信息的关联度，这边可以参考协调过滤算法中的Item-bas
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2023-08-24 15:57:30
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# Java实现根据关键字的智能推荐系统
在如今信息爆炸的时代，如何根据用户的兴趣和行为提供个性化的推荐已成为各大平台的关注重点。智能推荐系统的核心是通过分析用户的偏好，向用户推荐相关的内容。本文将介绍如何在Java中实现一个简单的基于关键字的智能推荐系统，包括代码示例和相关的流程图、状态图展示。
## 一、智能推荐系统的基本概念
智能推荐系统根据用户输入的关键字，通过匹配算法找到最相关的内
Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。——文章概要该篇文章主要介绍Slope One算法。Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。和其它类似算法相比, 它的最大优点在于算法很简单, 易于实现, 执行效率高, 同时推
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2024-04-24 14:58:47
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有这么一个有名的故事，一家超市把啤酒跟尿布放在一起之后销量惊人，调查后是发现给孩子买奶布的同时，也会给爸爸买啤酒。啤酒与奶布，这两种看起来毫不相关的东西，却发现有一定的关联性，在以前，发现物品的相关性需要一定的机缘巧合，但是在大数据时代，找到物品的相关性却是非常的简单，这也是人工智能的一个分支。今天我们来讲一讲，常见的物品/用户相似性的评分算法。欧几里德距离评价算法我们不凡想象这么一个业务场景，我
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2024-07-11 06:41:03
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```markdown
在当今的短视频时代，智能推荐系统成为了提升用户体验的重要工具。接下来，我将分享如何实现一个智能推荐短视频系统算法的Java实现过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的正确配置和依赖库的安装。以下是我们需要的前置依赖及安装命令：
```bash
# Maven安装
sudo apt insta
