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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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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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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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：java+ mybatis + Maven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，我们在这个平台上运行的。其他版
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2024-06-06 14:51:45
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推荐算法是一种利用用户历史行为、兴趣和社交网络等信息，为用户推荐个性化的内容或产品的技术。随着互联网和移动互联网的发展，推荐算法已经成为了互联网行业中不可或缺的一部分。本文将详细介绍常见的推荐算法技术。一、基于协同过滤的推荐算法协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，它通过分析用户历史行为数据，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，来为用户推荐个性化的内容或产品。协同过滤算法主要分为基于用户的
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2023-10-03 22:08:06
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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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# Java智能推荐算法科普
在现代社会中，智能推荐算法已经成为了许多互联网平台的重要功能之一。通过分析用户的行为和偏好，智能推荐算法可以为用户推荐个性化的内容，提高用户体验和平台的粘性。在这里，我们将介绍一种基于Java实现的智能推荐算法，并提供代码示例进行演示。
## 智能推荐算法原理
智能推荐算法的原理主要包括协同过滤、内容推荐和基于模型的推荐等。其中，协同过滤是最常用的算法之一，它可
原创
2024-06-15 06:08:35
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# Java智能推荐算法实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现智能推荐算法。智能推荐算法是一种基于用户历史行为数据和物品特征数据，通过分析用户的行为和偏好，预测用户的兴趣，从而向用户推荐相关的物品。本文将按照以下流程逐步介绍具体实现步骤。
## 实现流程
下面是实现智能推荐算法的整个流程，我们将按照这个流程逐步进行实现。
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t
原创
2023-08-30 06:49:16
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# Java店铺智能推荐系统
## 1. 引言
在如今的互联网时代，购物体验已经从单一的浏览和购买发展到个性化推荐。智能推荐系统能够分析用户的行为和偏好，在恰当的时机向他们推荐相关商品。这项技术不仅提升了用户体验，也大大提高了商家的销售额。本文将使用Java语言实现一个简单的智能推荐系统，并附上代码示例和相关的旅行图说明。
## 2. 推荐系统的基本思想
智能推荐系统主要有以下几种方法：
原创
2024-10-03 03:31:14
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# Java标签智能推荐
## 引言
在现代软件开发中，标签的使用已经成为一种普遍的实践，可以帮助我们更好地组织和管理代码。然而，当项目变得越来越庞大时，选择合适的标签变得越来越困难。因此，开发智能推荐系统来推荐标签已经成为一个热门的研究领域。在本文中，我们将介绍如何使用Java开发一个标签智能推荐系统，并提供代码示例和详细的解释。
## 状态图
首先，让我们通过一个状态图来描述我们的标签
原创
2023-11-09 10:59:52
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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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智能推荐算法是一种常用的计算机算法，其主要目的是通过分析用户的历史数据和偏好信息，为用户提供个性化的建议和推荐。具体来说，智能推荐算法通常采用以下技术：基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)：这种方法基于用户之前浏览过的物品的内容和属性来推荐相似的物品。协同过滤(Collaborative Filtering)：这种方法基于用户之间的相似度来推荐物品。基于矩阵分
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2023-06-26 20:38:51
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基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendations，CB）是一种经典推荐算法，一般只依赖于用户及物品自身的内容属性和行为属性，而不涉及其他用户 的行为，在 冷启动 的情况下（即新用户或者新物品）依然可以做出推荐。 由于不同的数据有不同的格式，所以推
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2023-08-25 16:42:38
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RBM 推荐系统 Java代码
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2023-06-08 21:27:01
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项目介绍随着经济的发展和信息技术的普及，国内许多企业都面临了重大的挑战。企业的管理流程、战略规划如果不能进行调整，极有可能面临淘汰的风险。特别是电影院，面对大量的会员和电影信息，如果不使用信息系统进行有效的管理和利用，那就会阻碍电影院的发展，使电影院在市场竞争中处于劣势地位。电影推荐系统可以为电影院带来发展，提高管理效率，解决电影管理不善、信息统计复杂等问题，为电影院的可持续发展提供非常有利的条件
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2023-11-11 23:59:38
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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：java+ mybatis + Maven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，我们在这个平台上运行的。其他版
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2023-11-11 20:27:50
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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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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 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
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2023-08-30 18:01:15
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