导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开：推荐卖点技术背景架构描述核心AI技术模型研发与实践产品的落地与回报--01 推荐卖点技术背景1. 什么是推荐卖点，用推荐卖点能做什么事情？如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析
推荐卖点是一种商品文案，或者称之为对
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2024-08-27 11:17:03
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# 如何实现“智能推荐 python”
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现“智能推荐 python”。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，包括流程概述和每一步需要做的事情。
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程。我们将分为以下几个步骤来实现“智能推荐 python”：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集用户数据 |
原创
2024-05-06 06:02:28
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知识赋能的智能推荐将成为未来推荐的主流。智能推荐表现在多个方面，包括 场景化推荐、任务型推荐、跨领域推荐、知识型推荐。1）场景化推荐 比如用户在淘宝上搜“沙滩裤”、“沙滩鞋”，可以推测这个用户很有可能要去沙滩度假。那幺平台推荐“泳衣”、“防晒霜”之类的沙滩度假常用物品2） 任务型推荐比如用户购买了“羊肉卷”、“牛肉卷”、“菠菜”、“火锅底料”，那幺用户很有可能是要做一顿火锅，这种情况下，系统推荐
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2023-06-09 11:16:43
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常见的推荐算法原理介绍，随着互联网的发展短视频运营越来越精准化，我们身边常见的抖音、火山小视频等软件让你刷的停不下来，这些软件会根据你的浏览行为推荐你感兴趣的相关内容，这就用到了很多推荐算法在里面。在淘宝购物，在头条阅读新闻，在抖音刷短视频，背后其实都有智能推荐算法。这些算法不断分析、计算我们的购物偏好、浏览习惯，然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、视频。这些产品的推荐算法如此智能、高效，以至于我
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2023-08-25 16:43:47
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推荐系统算法详解一、推荐系统详解1. 基于人口统计学的推荐算法基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户对于没有明确含义的用户信息(比如登录时间、地域等上下文信息)，可以通过聚类等手段，给用户打上分类标签对于特定标签的用户，又
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2023-09-29 22:21:39
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2024-07-08 20:15:50
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智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法：根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。协同过滤推荐算法：根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的
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2023-07-06 22:27:13
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一、基于知识图谱的智能推荐 二、基于图网络的智能推荐（写完发现等于介绍了一遍图网络！）三、知识图谱与图神经网络的相关问题探究【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手]【再啰嗦一下】如果你对智能推荐感兴趣，欢迎先浏览我的另一篇随笔：智能推荐算法演变及学习笔记【最后再说一下】本文只对智能推荐算法中的基于图模型的智能推荐进行具
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2023-10-07 19:00:49
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1 前言在智能工厂中,推进个性化定制的生产已经成为趋势,劳动密集型生产也将转入柔性化生产和人机协调作业。如何确保生产中所产生的数据为操作者和管理者使用,这是目前基于需求的数据模型开展精益生产的前提条件。作为一种面向对象的非编译型(即解释型)计算机程序设计语言——Python,自1989年面世以来就受到了热捧,目前已经成为全球第二大受欢迎程度最高的高级语言。它具有资源丰富、功能强大的库,可以把用C/
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2023-09-14 22:49:08
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Python+Django+Mysql志愿者活动推荐系统 个性化活动推荐 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 SimpleWebActivityCFRSPython python实现协同过滤推荐算法实现源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootst
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2024-06-08 15:19:49
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一、个性化推荐算法简介项目地址demo1传送门demo2传送门1、基于⽤户的协同过滤算法（UserCF）该算法利⽤⽤户之间的相似性来推荐⽤户感兴趣的信息，个⼈通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的⽬的进⽽帮助别⼈筛选信息，回应不⼀定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。但两个问题，⼀个是稀疏性，即在系统使⽤初期由于系统资源还未获得⾜够多的评价，很难利⽤
# 智能推荐系统：使用Python构建推荐引擎
在数字化时代，推荐系统已经成为互联网服务不可或缺的一部分。无论是视频、音乐还是商品推荐，背后都有复杂的算法支持。本文将介绍一个简单的推荐系统，并用Python代码实现。
## 什么是推荐系统？
推荐系统是一种应用程序，利用数据分析帮助用户找到他们可能感兴趣的产品或内容。推荐系统主要分为三种类型：
1. **基于内容的推荐**：根据用户过去的行
超市智能商品推荐系统设计根据客户以往商品选购情况（用户登录后检索以往的商品选购和商品查询情况）, 并能根据用户的兴趣爱好自动地推荐给每个用户可能感兴趣的商品,实现具有一种类似采购助手的功能来帮助用户选购商品。提供不少于10个种类，100种商品，并以文件形式存储。 设计用户及商品的信息数据结构，实现如下功能： （1）以文件形式存储用户信息，并以文件形式存储用户的商品选购和查询情况； （2）设计商品兴
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2024-06-19 12:59:55
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推荐算法是一种利用用户历史行为、兴趣和社交网络等信息，为用户推荐个性化的内容或产品的技术。随着互联网和移动互联网的发展，推荐算法已经成为了互联网行业中不可或缺的一部分。本文将详细介绍常见的推荐算法技术。一、基于协同过滤的推荐算法协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，它通过分析用户历史行为数据，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，来为用户推荐个性化的内容或产品。协同过滤算法主要分为基于用户的
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2023-10-03 22:08:06
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本文将余弦相似度与 KNN、Seaborn、Scikit-learn 和 Pandas 结合使用，创建一个使用用户评分数据的电影推荐系统。在日常数据挖掘工作中，除了会涉及到使用Python处理分类或预测任务，有时候还会涉及推荐系统相关任务。推荐系统用于各个领域，常见的例子包括视频和音乐服务的播放列表生成器、在线商店的产品推荐器或社交媒体平台的内容推荐器。在这个项目中，我们创建一个电影推荐器。协同过
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2023-08-16 16:12:04
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Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。——文章概要该篇文章主要介绍Slope One算法。Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。和其它类似算法相比, 它的最大优点在于算法很简单, 易于实现, 执行效率高, 同时推
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2024-04-24 14:58:47
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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种：1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自
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2023-08-30 18:01:15
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题记：推荐引擎依据的分类依据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别同样判定为类似用户）、基于内容的（物品具有同样关键词和Tag，没有考虑人为因素）。以及基于协同过滤的推荐（发现物品。内容或用户的相关性推荐。分为三个子类，下文阐述）；
依据其建立方式。分为基于物品和用户本身的（用户-物
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2023-06-14 22:55:57
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随着汽车数量的增加，停车位相形之下越来越少，尤其市区停车往往一位难求。庆幸的是，智能停车借助各种连接设备与传感器，能够有效帮助使用者减少搜寻停车位的问题。智能停车导引系统具备多种优点，而降低车流量以及碳排放量则是最重要的一点。Streetline公司营销事业开发部门资深副总Kurt Buecheler引用经济学家Donald Shoup的说法，“每改善10%的塞车问题可促进城市GDP成长2%。我们
（四）协同过滤算法之基于用户的推荐算法python实现发布时间：2018-04-26 15:53,浏览次数：566, 标签：python一、背景关于推荐算法的相关背景介绍，已经在上一个姊妹篇（三）协同过滤算法之基于物品的推荐算法python实现中有所介绍。在此，便不在赘述，本文主要介绍基于用户的协同过滤算法，而对推荐算法不太清楚的朋友们可以参考上一篇基于物品的过滤算法的相关介绍，参考地址如下：。二
