一.基于内容的推荐所谓基于内容信息的推荐系统，其实就是用特征（Feature）来表示用户、物品以及用户和物品的交互，从而能够把推荐问题转换成为监督学习任务。把推荐系统完全定义为监督学习任务，需要有这么几个步骤。第一，就是我们已经提到的，需要把所有用户、物品的各种信号用特征来表示。这里面往往牵涉非常复杂和繁琐的特征工程，也就是看如何能够把不同的信息通过特征表达出来。第二，就是每一个监督任务都需要面临
转载
2023-07-26 21:54:18
45阅读
现在比较流行的开源库mahout，能够与hadoop集成，里面实现了很多推荐算法、数据挖掘算法等；还有一个完整的开源软件：easyrec，地址http://easyrec.org/；一个基于mahout的推荐系统：Myrrix。SVDFeature 由上海交大的同学开发的，C++语言，代码质量很高 。去年我们参加KDD竞赛时用过，非常好用，而且出自咱们国人之手，所以置顶推荐！ 项目地址： ht
转载
2023-08-14 14:39:34
96阅读
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、
转载
2024-02-02 09:47:22
235阅读
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
转载
2024-02-29 11:18:17
0阅读
# 使用 Spark 实现基于内容推荐系统
随着互联网内容的快速发展，个性化推荐系统在提升用户体验和满意度方面变得至关重要。其中，基于内容的推荐系统是一个重要的推荐方法，它根据用户过去对项目的偏好来推荐相似的项目。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Apache Spark 构建一个基于内容的推荐系统，并附带代码示例和状态图。
## 1. 什么是基于内容的推荐？
基于内容的推荐方法使用项目的特
# Python内容推荐系统入门
在数字化时代，内容推荐系统成为提高用户体验的重要工具。无论是视频网站、新闻平台还是电商网站，推荐算法帮助用户快速找到感兴趣的内容。本文将介绍如何使用Python简单实现一个内容推荐系统，并提供相应的代码示例。
## 内容推荐系统的基本原理
内容推荐系统主要有两种类型：基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于内容的推荐是根据用户之前浏览的内容进行推荐，而协同过滤推荐
原创
2024-09-20 05:40:04
10阅读
从50多分钟到3分钟的优化某推荐系统需要基于Spark用ALS算法对近一天的数据进行实时训练, 然后进行推荐. 输入的数据有114G, 但训练时间加上预测的时间需要50多分钟, 而业务的要求是在15分钟左右, 远远达不到实时推荐的要求, 因此, 我们与业务侧一起对Spark应用进行了优化.另外提一下, 该文最好与之前我
1.从mysql等数据库中获取需要有推荐的内容，再根据特定的条件获取推荐集；2.向量化内容标签，提取内容标签，可以从内容标题、简介等信息中用jieba分词或Word2Vec分词提取，或以人工打标签；3.以倒排索引获取有相关系的数据进行计算，加快内容之间相似度的计算速度；4.计算内容之间的相似度，可以使用余弦相似度或欧几里得距离等公式获取相似度；5.调整推荐顺序，得到和推荐内容相似
原创
精选
2022-06-22 11:45:50
335阅读
import numpy as np
import random
class SVD:
def __init__(self,mat,K=20):
self.mat=np.array(mat)
self.K=K
self.bi={}
self.bu={}
self.qi={}
self.pu={}
self.avg=np.mean(self.mat[:,2])
for i in range(self
转载
2023-06-19 14:32:20
112阅读
传统的推荐模型（一）发展脉络：类似搜索引擎中的倒排索引算法，先进行倒排，再构造共现矩阵从而减少计算量，最后计算相似度(UF,TF)。通过考虑热门物品或者热门用户的影响，设置权重指标，将热门物品和热门用户的影响降到最低（IIF,IUF），从而提高覆盖率，解决长尾问题。通过引入矩阵分解（MF），相当于对用户进行了分类，或者对物品进行了分类，一方面对计算进行了优化，一方面也提高了系统数据泛化的特性。隐语
转载
2024-05-13 18:02:04
55阅读
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
转载
2024-02-02 10:59:49
50阅读
《Recommender System An Introduction》，第三章，基于内容的推荐。概要“推荐相似用户喜欢的物品”，基于内容推荐则可描写叙述成“推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品”。因此，推荐系统的任务还是（基于用户记录）预測用户是否喜欢自己没有见过的物品。基于内容的推荐。必须依赖关于物品和用户偏好的额外信息。但它不须要巨大的用户群体或评分记录。也就是说，仅仅有一个用户也能够产生推荐
转载
2015-10-15 15:08:00
555阅读
2评论
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
转载
2024-01-15 06:34:17
199阅读
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
转载
2023-05-19 21:36:23
543阅读
今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务，作为产品经理，必须深入到算法内部，参与算法的设计，以及结合内容对算法不断“调教”，才能让产品的推荐算法不断完善，最终与自己的内容双剑合璧。本文以新闻产品为例，结合了我之前产品从零积累用户的
转载
2023-09-30 10:34:28
104阅读
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
转载
2013-11-13 09:47:00
110阅读
2评论
# Java内容推荐算法
## 简介
推荐算法是在现代信息爆炸时代中应运而生的一种重要技术。它的目的是帮助用户在海量信息中找到最相关和感兴趣的内容。Java是一种流行的编程语言，广泛应用于各个行业和领域。本文将介绍Java内容推荐算法的基本原理和实现方法，并通过代码示例进行演示。
## 算法原理
Java内容推荐算法的核心原理是基于用户的兴趣和行为数据，通过分析和挖掘用户的特征和偏好，为用
原创
2023-08-10 14:04:49
269阅读
# Python 内容推荐算法概述
在信息爆炸的时代，内容推荐算法显得尤为重要。美妙的内容经常被淹没在海量的数据中，因此，开发一个高效的内容推荐系统成为了许多平台的核心任务。本文将介绍内容推荐算法的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例来演示如何实现一个基本的内容推荐系统。
## 内容推荐算法的基本原理
内容推荐算法主要可以分为三种类型：
1. **基于内容的推荐系统**：通过分析
原创
2024-10-14 06:21:14
44阅读
# 内容推荐模型的实现指南
内容推荐模型通常用于根据用户的行为和偏好推荐个性化的内容。作为一名初入行的开发者，了解整个流程及具体代码实现是必要的。本文将为你详细介绍实现一个简单的内容推荐模型的步骤。
## 流程步骤
以下是实现内容推荐模型的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------------------
原创
2024-10-14 05:04:54
25阅读
# 从零开始实现内容推荐算法的指南
内容推荐算法是现代应用程序中不可或缺的一部分，尤其是社交媒体网站、在线购物平台、音乐和视频流媒体服务等。本文将教你如何在 Java 中实现一个简单的内容推荐算法，我们将一步步剖析整个过程，并提供所需的代码和注释。
## 内容推荐算法实现流程
下面是实现内容推荐算法的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 收集用户数据
