项目需求当前正在开发一款电商app，优化需求中有“猜你喜欢"这样的功能。其本质就是基于用户对商品的操作行为寻找到与这个用户类似的一些用户，并把这些用户的一些当前用户没有接触过或者说操作过的商品推荐给用户，经过寻找，我发现mahout推荐引擎比较符合我的开发需求。代码我在查询了多个博客以后，终于汇总出了适合我的使用场景的集成mahout的代码，并且做了组件化调整，相关的代码如下 依赖：<dep
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
原创
2018-03-01 18:31:00
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注意：1. 本行业案例课程为Python 3 数据分析系列课程的行业案例部分，学员请务必先观看课程介绍免费视频，确认已学习本课程所需Python分析技能。2. 本课程的核心目的是协助学员学习具体业务场景下的解决方案，为降低学员学习难度，课程中均尽量使用简明易懂的代码进行数据整理和模型实现，没有出现任何晦涩高深的代码，并尽量基于pandas、sklearn等标准包接口编程。故此希望看到笔者在课程中炫
现在广泛使用的比较多的推荐算法包括基于内容的推荐算法，基于协同过滤的推荐算法以及基于图形的推荐算法、基于融合的推荐算法等。下面讲的是基于内容推荐。基于内容的推荐算法的原理大概分为3步：为每个物品构建一个物品的属性资料。为每个用户构建一个用户的喜好资料。计算用户喜好资料与物品属性资料的相似度，相似度高意味着用户可能喜欢这个物品，相似度低则一般意味着用户对这个物品一般般或是
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2023-06-30 18:52:21
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这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。希望读者读完可以掌握常用的基于内容的推荐算法的实现原理，并且可以基于本文的思路快速将基于内容的推荐算法落地到真实业务场景中。0 1什么是基于内容的推荐算法所谓基于内容
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2023-10-04 20:20:25
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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
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
本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。1、什么是基于内容的推荐算法所谓基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations)是基于标的物相关信息、用户相关信息及用户对标的物的操作行为来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务。这里的标的物相关信息可以是对标的物文字描述的metadata信息、
前言一般来说，协同过滤推荐算法分为三种类型。基于物品(item-based)的协同过滤基于用户(user-based)的协同过滤基于内容(content-based)的协同过滤本文基于相关的电影订阅数据对上述协同过滤推荐算法进行实现，每种算法都针对指定的第500位用户对其推荐5部电影相关电影数据可到个人百度云上进行下载，数据集包含了9000多位用户的563部电影的订阅信息（1表示订阅，0表示不订阅
基于内容的推荐算法是一种常用的推荐算法，它主要通过分析物品的特征（如文本、图片、视频等）来实现推荐。其核心思想是利用物品属性的相似性，将已经喜欢的物品的特征作为输入，推荐与该物品相似度高的其他物品。基于内容的推荐算法仅考虑了单个用户对物品的偏好，而未考虑多个用户之间的交互和影响。此外，该算法在特征提取方面也存在一定的局限性，因此需要根据具体应用场景选择合适的特征提取方法。 以下是基于内容
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2023-05-19 21:36:23
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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
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，的推荐方法...
原创
2022-09-09 00:40:12
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基于内容的推荐系统（content-based recommender system）1. movie rating predict比如要预测一位观影者对于还未观看过的电影的评分，并根据他的观影记录给予推荐相应的电影。 如上图所示，需要算表格中问号的评分，那么就需要一个算法来进行实现。给出x0=1,使得特征变量成为三元向量。其中的thera是通过某种算法得到，在后面的习题中是根据代入数字进行计算
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
# 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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# 基于内容的推荐算法
## 介绍
推荐系统是一种应用广泛的技术，它可以根据用户的个人喜好和行为，向其推荐相关的内容或商品。其中，基于内容的推荐算法是一种常见的推荐算法。它通过分析内容的特征和用户的个人喜好，来推荐相似的内容给用户。
在本文中，我们将介绍基于内容的推荐算法的原理和实现方式，并提供一个基于Java的示例代码。
## 原理
基于内容的推荐算法的原理主要包括两个步骤：
1.
原创
2023-08-02 17:38:09
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# 基于内容的推荐算法
## 引言
随着互联网的发展，用户可以通过各种渠道获取大量的信息，如电影、音乐、书籍等。然而，用户在面对如此庞大的信息时，如何找到自己感兴趣的内容成为了一个重要的问题。推荐系统的出现正是为了解决这个问题。
推荐系统可以根据用户的历史行为和兴趣，向用户推荐他们可能感兴趣的内容。其中，基于内容的推荐算法是一种常用的推荐算法之一。本文将介绍基于内容的推荐算法的原理和实现方式，
原创
2023-08-10 15:52:03
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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
# 基于内容的推荐算法实现流程
## 1. 算法概述
基于内容的推荐算法是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的行为和兴趣，来为用户推荐与其已有兴趣相关的内容。该算法的实现主要包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：对用户和内容数据进行处理，包括数据清洗、特征提取等。
2. 特征工程：将用户和内容数据转化为算法可处理的特征向量。
3. 相似度计算：使用合适的相似度度量方法，计算用户与内容之间的相似
原创
2023-09-13 16:28:59
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基于内容推荐算法的Java实现
## 导语
随着互联网的迅猛发展，人们面临着越来越多的信息和选择。基于内容推荐算法是一种帮助用户发现个性化内容的重要技术。本文将介绍基于内容推荐算法的原理和Java实现，并给出相关的代码示例。
## 什么是基于内容推荐算法？
基于内容推荐算法是一种根据用户的个人偏好和行为，为其推荐与其兴趣相关的内容的算法。它通过对用户的历史行为和内容的特征进行分析，构建用户
原创
2023-07-18 09:40:02
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