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
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2023-07-26 21:54:18
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《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
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2015-10-15 15:08:00
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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
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2024-01-17 11:25:05
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# 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
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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
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2024-02-02 10:59:49
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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
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2023-08-14 14:39:34
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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、
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2024-02-02 09:47:22
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声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。 基于内容的推荐算法思路很简单，它的原理大概分为3步： 1、为每个物品（Item）
原创
2022-05-27 23:05:24
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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
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2023-06-19 14:32:20
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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
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2024-05-13 18:02:04
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# 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
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# 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
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2022年已经到来，在此祝大家虎年大吉！2022年，下面几种机器学习算法和 Python 库将在未来更受欢迎！让我们花个几分钟一起来了解下：一、CatBoostCatBoost 可能是最新的算法，因为它随着越来越流行而不断更新。这个机器学习算法对于处理分类数据的数据科学家特别有用。您可以考虑 Random Forest 和 XGBoost 算法的优点，CatBoost 具有它们的大部分优点，同时还
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2023-09-20 07:42:41
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系统在我们的日常生活之中无处不在，例如，在电子商城购物，系统会根据用户的记录或者其他的信息来相应的产品给客户，是一种智能的生活方式。之所以增加过滤，是因为在实现过滤的时候是根据其他人的行为来做预测的，基于相似用户的喜好来实现用户的喜好预测。简要介绍： &nb
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2023-10-13 11:11:00
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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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本文将利用python构建一个简单的推荐系统，在此之前读者需要对pandas和numpy等数据分析包有所了解。什么是推荐系统？推荐系统的目的是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。当你访问Netflix的时候，它也会为你推荐电影。音乐软件如Spotify及Deezer也使用推荐系统进行音乐推荐。下图说明了推荐系统是如何在电子商务网站的上下文中工作的。两名用户都在某电商网站购买了A、
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2024-02-26 19:27:12
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类似传统数据库中的DDL 和 DML模式定义表
表描述符 HTableDescriptor
Writable 和无参数的构造函数
大部分类都有一个无参数的构造函数，这些类都实现了Hadoop 的 Writable接口。
任意不相交系统间的远程通信：
例如客户端与服务端或者服务端之间彼此通信，都使用了Hadoop RPC框架。框架中需要远程方法的参数都实现 Wri
视频地址在：添加链接描述流程图本视频涉及的相关资源：1、jieba中文分词库：https://github.com/fxsjy/jieba2、spark word2vec计算：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#word2vec3、腾讯开源800万word2vec数据：https://ai.tence
原创
2023-02-07 00:00:43
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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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小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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