1.Reflection 反射Spring和Hibernate等流行的库，用到反射。《但是业务代码坏在很多原因》建议措施:首先是代码可读性/工具支持。打开你最喜欢的IDE和在Java代码中找到相互依赖关系。很容易,不是吗?现在,将方法调用替换为反射并试图重复这个过程。事情更加失控,当你开始修改的状态通常应该封装。如果你需要一个例子,看看下面的代码:public class Secret {
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2024-09-08 19:31:18
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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然语言处理NLP的一
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2023-11-20 10:05:51
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常用的推荐系统算法实现方案有三种：协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）：该算法的核心是分析用户的兴趣和行为，利用共同行为习惯的群体有相似喜好的原则，推荐用户感兴趣的信息。兴趣有高有低，算法会根据用户对信息的反馈（如评分）进行排序，这种方式在学术上称为协同过滤。协同过滤算法是经典的推荐算法，经典意味着简单、好用。协同过滤算法又可以简单分为两种：
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2023-09-30 20:05:29
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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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1.推荐算法概述 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。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 2）协调过滤推荐：本文后面要专门讲的内容。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
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2023-09-16 14:30:48
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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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## 商品推荐算法的步骤与实现
商品推荐算法是电商平台吸引用户的重要方法，能够极大提高用户体验和转化率。本文将带你走过实现商品推荐算法的完整流程，并提供相关的Java代码示例。
### 流程概览
整个推荐系统的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------------|
原创
2024-09-24 06:46:29
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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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一、写在前面以前一直接触.net相关的web开发，现在猛然使用javaWeb还是很不习惯。就连搭个框架也是第一次，在互联网众多的资料中看了许多，我想是应该本人的需求有点变态，所以花了将近半天时间的才明白是个什么回事。。。二、谈谈项目架构因为高中开始接触.net相关的开发所以对于.net相关的开发还是比较 熟悉的，但我在学校学的java方向的开发，而我打算把这两种平台结合起来，使用java做后台也就
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2024-09-09 12:27:17
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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。
```mermaid
journey
t
原创
2023-08-30 06:49:16
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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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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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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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受到大家公认的推荐算法基本包括以下几种：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于知识的推荐、组合（混合）推荐及其他推荐1 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户已经选择的对象，从推荐对象中选择其他特征相似的对象作为推荐结果。（1）这一推荐算法首先提取推荐对象的内容特征，和用户模型中的用户兴趣偏好匹配，匹配度较高的推荐对象就可作为推荐结果推荐给用户。例如音乐的共性，找到用户的兴趣点。然
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2024-01-02 13:05:33
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## 课程说明了解推荐系统实现好友的推荐圈子推荐功能说明圈子推荐功能流程圈子推荐功能的实现小视频推荐功能的实现1、了解推荐系统1.1、什么是推荐系统？为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。其实，解决信息过载的问题，代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎，如hao123，电商首页的分类目录以及百度，360搜索等。不过分类目录和搜索引擎只能解决用户主动查找信
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2023-09-18 13:36:35
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# Python 推荐算法库介绍与实现指南
作为一名刚入行的开发者，了解并掌握推荐算法是提升你技能的重要一步。Python 作为一门功能强大的编程语言，拥有许多优秀的库来实现推荐算法。本文将为你介绍一些常用的推荐算法库，并提供一个简单的实现流程。
## 推荐算法库概览
以下是一些常用的 Python 推荐算法库：
1. **Surprise** - 一个用于构建和分析推荐系统的Python
原创
2024-07-24 12:37:50
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常见的推荐算法原理介绍，随着互联网的发展短视频运营越来越精准化，我们身边常见的抖音、火山小视频等软件让你刷的停不下来，这些软件会根据你的浏览行为推荐你感兴趣的相关内容，这就用到了很多推荐算法在里面。在淘宝购物，在头条阅读新闻，在抖音刷短视频，背后其实都有智能推荐算法。这些算法不断分析、计算我们的购物偏好、浏览习惯，然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、视频。这些产品的推荐算法如此智能、高效，以至于我
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2023-08-25 16:43:47
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# 基于标签的Java推荐算法探索
在现代数据驱动的世界中，推荐系统在诸多领域中发挥着重要作用，如电商、电影推荐以及社交媒体等。本文将探讨基于标签的推荐算法，特别是采用Java编程语言的实现方式，帮助开发者理解这一重要概念。
## 什么是基于标签的推荐算法？
基于标签的推荐算法依赖用户的行为数据和内容的标签信息，通过分析用户偏好，推荐相关项目。标签可以是用户为项目打上的关键字，或者是项目本身
原创
2024-10-09 04:59:23
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