基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来想用户推荐用户没有接触过的推荐项。下面主要是从两个方面来说基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关的计算公式，然后再根据公式的计算结果和实际的结果进行验证，然后再不断的是修改公式以达到最终目的。而对于模型的方法就是根据以往的数据作为数据集
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2024-01-22 11:47:45
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基于内容的推荐算法（Content-Based）基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐实现步骤问题：物品的标签来自哪儿？基于内容推荐的算法流程：物品冷启动处理：基于内容的电影推荐 基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，
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2023-11-28 12:56:51
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一、系统的概述 协同过滤方法只考虑了用户评分数据, 忽略了项目和用户本身的诸多特征, 如电影的导演、演员和发布时间等, 用户的地理位置、性别、年龄等. 如何充分、合理的利用这些特征, 获得更好的推荐效果, 是基于内容推荐策略所要解决的主要问题. 基于内容的推荐系统：根据历史信息(如评价、分享、收藏过的文档)构造用户偏好文档, 计算推荐项目与用户偏好文档的相似度, 将最相似的项目推荐给用户.例如
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2024-01-02 21:11:01
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这是本人在cousera上学习机器学习的笔记，不能保证其正确性，慎重參考 看完这一课后Content Based Recommendations 后自己用java实现了一下 1、下图是待处理的数据，代码使用数据和下图一样： 2、思路：对每一个用户假定其为一个3维向量（在代码中初始化为[1,1,1]的
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2017-08-15 11:56:00
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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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Content-based simple anime recommender from Myanimelist Dataset on Kaggle（基于内容的动漫推荐）目前基础推荐系统主要分为两种，基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐系统更加专注于内容的属性，不计算项目-用户之间的交互，向用户推荐项目。在这种情况下，我们假设如果用户喜欢电影，新闻或产品等某项商品，那么他/她在未来
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2023-12-05 19:56:56
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# Java基于内容的推荐算法实现
推荐算法在互联网应用中发挥着重要作用，它可以根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐内容。其中一种常见的推荐算法是基于内容的推荐算法。本文将介绍基于内容的推荐算法的原理，并使用Java编写一个简单的实现示例。
## 基本原理
基于内容的推荐算法是根据用户对某些内容的喜好，推荐与这些内容相似的其他内容给用户。它通过分析内容的特征，计算内容之间的相似度，然后
原创
2023-08-24 13:29:32
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基于内容的推荐定义：通过用户历史感兴趣的信息，抽象信息内容共性，根据内容共性推荐其他信息。适用场景：用户量少，但是用户操作的事物多还是以推荐电影为例子：简要步骤：a.找到用户感兴趣的电影集合（同样，如何定义感兴趣是个难点，浏览过？点赞过？观看过？）b.找到这些电影的具体内容（导演？电影类型？主演？字幕类型？具体定义维度也是个难点）c.抽象具体内容的共性内容d.由这些共性内容找到其他电影，进行推荐具
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2023-11-09 08:43:25
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推荐算法CB写在前面一 为什么要做推荐系统二 基于内容推荐是什么？1 引入Item属性的Content Based推荐2 引入User属性的Content Based推荐三 正排表与倒排表正排倒排例子解释索引表 写在前面推荐算法我这边接触到了两种，CB和CF，这篇我只讲一下我学习CB过程中的一些理解！ 为了不让篇幅太长导致杂乱，CF留到下一篇描述。需要的同学麻烦点赞收藏。一 为什么要做推荐系统由
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2024-02-29 11:18:17
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让我们假设你想为一个电子商务网站搭建一个推荐系统。基本上你可以采用两种方法：基于内容的算法和协同过滤算法。我们将分别描述两种算法的优点和缺点，然后进一步深入，讲解一个基于内容的推荐引擎的一个简单的实现(可以直接部署在Heroku上，Heroku是一个支持多种编程语言的云平台)我们在Grove的生产环境里使用了一个几乎一样一模的推荐引擎，你可以先去那里体验一下推荐的结果。基于内容的推荐引擎是怎么工作
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2023-12-19 13:43:18
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基于JAVA+Bootstrap+MySQL的图书推荐系统设计与实现（毕业论文+程序源码）文章目录： 基于JAVA+Bootstrap+MySQL的图书推荐系统设计与实现（毕业论文+程序源码）1、项目简介2、资源详情3、关键词4、毕设简介5、资源下载6、更多JAVA毕业设计项目 1、项目简介推荐系统是目前互联网中最常见的一种智能产品形式。由于网络中信息量的快速增长以及图书出版行业出版量的攀升，人们
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2023-07-21 23:25:51
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文章目录基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐实现步骤问题：物品的标签来自哪儿？基于内容推荐的算法流程：物品冷启动处理： 基于内容的推荐算法（Content-Based）简介基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧
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2024-04-17 12:54:23
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关于基于内容的推荐算法的 MapReduce 实现，特别是用 Java 进行开发，今天咱们来聊聊这一过程。这篇博文会带你从背景到技术原理，再到系统架构、源码分析、性能优化，最后展望一下未来的可能性。
## 背景描述
在互联网飞速发展的今天，推荐系统成为了吸引用户的重要手段。根据一项调查显示，用户在在线购物和内容消费时，70% 的决策都受到推荐系统的影响。传统的推荐系统主要包括基于协同过滤的算法
# Java基于内容的推荐
## 介绍
推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分，它在我们的日常生活中扮演着重要的角色。基于内容的推荐是推荐系统中的一种常见方法，它基于用户的历史行为和物品内容的特征，为用户提供个性化的推荐。
本文将介绍如何使用Java实现基于内容的推荐系统，并提供相应的代码示例。
## 基于内容的推荐原理
基于内容的推荐系统通过分析物品的内容特征来判断物品之间的相似度
原创
2023-08-13 13:08:05
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目录（1）基于内容推荐原理（2）基于内容推荐优势与应用场景（3）基于内容推荐架构图详解（4）基于内容推荐TF-IDF详解（5）构建基于内容推荐开发环境（6）内容推荐开发步骤与数据演化详解（7）内容推荐余弦相似度算法详解（8）Spark稀疏向量SparseVector详解（9）基于Spark 内容推荐开发（9.1）RDD基于稀疏向量SparseVector实现（9.2）DF基于分布式矩阵实现（9.
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2024-05-05 13:24:21
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每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购
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2018-03-01 18:31:00
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起因这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向，所以边研究、开发也边整理相关的资料。网上的资料经常是碎片式的，如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章，所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识。我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法，尽可能让没有工科基础的人也能大致了解。简单讲解基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法。这种算法常用于根据用户的行为历史信息，如评价、分享、点赞等行为
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2023-12-10 17:57:12
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一般物品都有关于内容的分类，如书籍有科技、文学、历史等，商品有食物、衣物、家电等。基于内容的推荐就是根据这些属性、用户的历史评分以及操作记录计算出用户对不同内容属性的喜好程度。以电影评分为例，A用户对《银河护卫队》《变形金刚》《星际迷航》三部电影都有评分，平均分为4.7（（5+4+5）/3=4.7）,对《三生三世》《美人鱼》《北京遇上西雅图》三部爱情剧的评分为2.3（（3+2+2）/3=2.3。显
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2023-11-24 10:13:12
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# 基于内容的推荐系统实现方案
## 介绍
在本文中，我们将介绍如何使用Java构建一个基于内容的推荐系统。基于内容的推荐系统是一种根据用户过去的偏好和行为来推荐相似内容的方法。该系统使用项目的内容特征来进行推荐，而不是基于用户的行为或其他用户的偏好。
## 实现步骤
1. 数据准备：准备一个包含项目的内容特征的数据集，比如电影推荐系统可以包含电影的类型、导演、演员等信息。
2. 特征提取：对
原创
2024-03-06 06:20:39
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Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB) 基本也会是其中的一部分。 CB应该算是最早被使用的推荐方法吧，它根据用户过去喜欢的产品（本文统称为it
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2013-11-13 09:47:00
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