机器学习令人无比神往，但从事这个工作的人可能并不这么想。机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少：汇总工作流及传输渠道、设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流。所以使用工具提升你的工作效率实在很关键，而且像这样的工具越多越好。好在你学的是Python，作为一门威力巨大的工具语言，Python可以给你提供足够的辅助工具，让你在大数据和机器学习项目中游刃有余
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2023-08-05 22:05:23
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如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年，那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一。目前几乎所有大型的电子商务系统，如Amazon、CDNOW、Netflix等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角，比如侧重于音乐推荐的八宝盒，侧重于图书推荐的豆瓣等等。
那么，一个好的推荐系统需要满足什么目标呢？
个性化
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2024-01-23 17:56:58
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论文：个性化推荐系统的研究进展
发表时间：2009
发表作者：刘建国，周涛，汪秉宏
论文链接：论文链接本文发表在2009，对经典个性化推荐算法做了基本的介绍，是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章。
个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤。
事实上, 它是目前解决信息过载问题最
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2024-01-08 21:22:05
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一 什么是推荐系统个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾
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2023-08-12 20:11:04
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项目背景和意义目的：本课题主要目标是设计并能够实现一个基于web网页的新闻管理系统，整个网站项目使用了B/S架构，基于python的Django框架下开发；管理员通过后台录入信息、管理信息，设置网站信息，管理会员信息，管理和设置广告、留言等；用户通过登录网站，查询查看新闻资讯、发表评论等。意义：随着Internet的普及,越来越多的企业建立了自己的WWW网站,企业通过网站可以展示产品,
个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：热点信息或商品用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等用户历史浏览或行为记录社会化关系 基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Rec
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2023-07-09 10:57:36
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推荐系统相关后期还有相关论文和实战，但是本人并不感兴趣且与后期研究方向无关，暂时略过
原创
2021-07-13 14:33:57
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一、 个性化推荐系统简介个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种智能平台，可以模拟商店销售人员向顾客提供商品信息和建议，为顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务，它的目标是既满足用户意识到的需求,也能满足用户没有意识到的需求，或意识到，但没有表达出来的需求，让用户超越个体的视野，避免只见树木不见森林。好的推荐系统可以大大提高用户的忠诚度，并为电子商务带来了巨大的利益。个性化推...
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2018-11-07 10:47:47
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推荐系统相关后期还有相关论文和实战，但是本人并不感兴趣且与后期研究方向无关，暂时略过
原创
2022-01-19 09:29:54
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个性化推荐可以说是2016-2017年最火的概念之一了。可能是从今日头条开始，互联网圈被带起了一股“个性化”风潮，不管是什么产品，似乎加一套个性化推荐系统都能立竿见影地提升运营效率和用户转化率，尤其在内容分发、电商、社交等领域实践相当出彩（微博、各新闻门户、京东、探探等都取得了不错的成绩），个性化推荐已经成为一个产品的基础建设，甚至现在的个性化推荐都已经升级为“人工智能”了。本认证系统的讲解了推荐
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2018-06-06 15:27:03
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个性化推荐系统架构
机器学习
AI
Personal Recommendation Algorithm / PRA
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2020-08-05 09:48:00
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一、推荐系统概念1、推荐系统定义维基百科：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。推荐系统大体可分为两类，即个性化推荐和非个性化推荐。2、推荐系统作用从用户角度：提高用户忠诚度帮助用户快速找到商品从网站角度：提高网站交叉销售能力提高成交转化率好的推荐系统更像一个有经验的网站导购员3、推荐系统与其他系统的
（一）什么是个性化推荐？1.1个性化推荐的定义个性化推荐是根据用户的特征和偏好，通过采集、分析和定义其在端上的历史行为，了解用户是什么样的人，行为偏好是什么，分享了什么，产生了那些互动反馈等等，最终理解和得出符合平台规则的用户特征和偏好。从而向用户推荐感兴趣的信息和商品。 1.2个性化推荐的5个要素？个性化涉及的五个要素：生产者生产内容到消费平台，消费平台通过一定的规则将内容组织起来，消
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2023-05-26 02:41:21
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个性化推荐的最大的优点在于，它能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动作出个性化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动改变。这就大大提高了电子商务活动的简便性和有效性，同时也提高了企业的服务水平。总体说来，一个成功的个性化推荐系统的作用主要表现在以下三个方面：1)将电子商务网站的浏览者转变为购买者：电子商务系统的
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2023-07-24 14:38:40
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随着信息技术和互联网技术的发展，人们从信息匮乏时代步入了信息过载时代，在这种时代背景下，人们越来越难从大量的信息中找到自身感兴趣的信息，信息也越来越难展示给可能对它感兴趣的用户，而推荐系统的任务就是连接用户和信息，创造价值。但是，当用户没有明确目标时，比如寻找感兴趣的音乐，用户只能通过一些预先设定的类别或标签去寻找他可能感兴趣的音乐，但面对如此之多音乐，用户很难在短时间内找出真正感兴趣的音乐。这时
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2023-08-24 15:40:40
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个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，
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2023-08-30 22:30:49
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推荐系统的3个w和一个h1.是什么（what）推荐系统就是根据用户的历史，社交关系，兴趣点，上下文环境等信息去判断用户当前需要或潜在感兴趣的内容的一类应用。2. 为什么（why）大数据时代，信息量过载。用户从大量的信息中寻找对自己感兴趣的信息也随之变得困难；而对于信息生产者而言，让自己生产的信息在众多信息中脱颖而出也变得越来越苦难。推荐系统就是在这样的前提下产生的。推荐系统的主要任务就是联系用户与
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2023-10-04 18:56:32
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目 录1 绪论 1.1设计背景.......................................................................................................... 1.2项目流程图..................
推荐系统概述(个性化推荐)核心：通过发现数据集中的模式，为用户提供与之最为相关的信息。1.从一个例子出发 两名用户都在某电商网站购买了A、B两种产品。当他们产生购买这个动作的时候，两名用户之间的相似度便被计算了出来。其中一名用户除了购买了产品A和B，还购买了C产品，此时推荐系统会根据两名用户之间的相似度会为另一名用户推荐项目C。2.应用现状 推荐系统可以说是无处不在了，比如：电商的猜你喜欢，浏
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2023-12-20 13:45:27
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个性化推荐的目的：即在保证内容质量的前提下根据用户行为推荐尽可能符合用户期望的丰富内容。推荐算法评估指标:准确率：准确率是针对预测结果而言的，表示给用户推荐的物品中，有多少是真正感兴趣的召回率：召回率是针对推荐的结果，它表示的是用户感兴趣的物品中，有多少个是系统推荐的。覆盖率：反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力，如果所有物品都至少推荐给了1个用户，则覆盖率为100%。流行度：根据推荐物品的*均流行度
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2023-07-28 13:19:10
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