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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在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。加权的混合（Weighted Hybridization）: 用线性公式（linear formula）将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果。...
原创
2022-03-24 09:48:09
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抖音算法推荐机制的核心原理和变化可以总结如下：用户画像和兴趣匹配：
抖音通过收集用户的基本信息、观看历史、互动行为等数据构建用户画像，了解用户的兴趣爱好，并基于此推荐相关内容。内容推荐与个性化：
抖音的算法会分析内容的特征，包括标签、分类、主题等，以便将其与用户的兴趣匹配，实现个性化推荐。热门内容和趋势：
抖音也会考虑当前的热门内容和趋势，将热门视频推荐给更多用户，以增加其曝光度和传播范围。互动反
在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。加权的混合（Weighted Hybridization）: 用线性公式（linear formula）将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果。...
原创
2021-07-07 11:10:12
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一、配置spring-activemq.xml1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
3 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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2024-09-18 16:07:46
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做短视频很久了，一直不见成效，可能这是大部分人都会遇到的问题，其实运营短视频也是讲究一定的技巧和算法的，下面和大家聊聊关于短视频推荐机制（以抖音为例）一、短视频自媒体推荐抖音采取的是漏斗式的流量推荐机制，举个简单的例子，只要你的账号没有被限流，那你发布的作品都会有200-300的基础流量，这是平台给的第一波流量，然后再根据第一波基础流量的反馈情况近进行第二轮的5大PK环节(完播率、点赞量、评论量、
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2023-12-11 22:38:08
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智能推荐算法是一种常用的计算机算法，其主要目的是通过分析用户的历史数据和偏好信息，为用户提供个性化的建议和推荐。具体来说，智能推荐算法通常采用以下技术：基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)：这种方法基于用户之前浏览过的物品的内容和属性来推荐相似的物品。协同过滤(Collaborative Filtering)：这种方法基于用户之间的相似度来推荐物品。基于矩阵分
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2023-06-26 20:38:51
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要想获得抖音平台推荐，必须先了解抖音平台推荐的规则和机制，以下我们就聊聊什么样的内容更容易获得抖音平台的推荐！1.创意的内容抖音作为一个社交性很强的短视频内容平台，当然想获得抖音中心的流量分发，抖音的内容必须符合优质内容的本质。很多人一接触抖音就感觉有毒，一刷能够刷好几个小时，如果没有优质的创意内容，又怎能保证用户的黏性？抖音内容他有魔性在于他抓住了内容的本质，满足了用户的好奇心、共鸣感、新鲜感和
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2023-10-07 19:46:07
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基于人口统计学的推荐基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Recommendation）是一种最易于
原创
2022-11-14 19:29:16
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通过数据的分析，我们发现在传播效果方面，抖音>小红书>微信朋友圈>新浪微博。究其原因是内容分发的逻辑存在非常大的差异。 微信朋友圈、新浪微博：订阅模式，用户仅能看到好友或关注者的信息 抖音、小红书：非订阅模式，用户可以看到个除关注用户以外的其他内容
原创
2021-07-05 09:05:58
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SpringBoot SpringSecurity (Spring Date Jpa + SpringSecurity)一、简介 SpringSecurity是专门针对基于Spring的项目的安全框架，充分利用了依赖注入和AOP来实现安全的功能。安全框架有两个重要的概念，即认证（Authentication）和授权（Authorization）。认证即确认用户可以访问当前系统；授权即确定
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2024-03-16 17:25:30
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打造爆款是亚马逊卖家在店铺日常运营中的常规性问题之一，如何打爆产品对卖家来说也是可遇不可求的。新卖家应该如何打爆产品有没有方法可借鉴？今天我们和大家聊聊应该如何推爆产品。一、市场1、词的搜索结果数——可以每个月跟踪一次2、搜索词结果的对应竞品3、类目二、PPC竞价可以通过PPC竞价预判我们的广告占销三、流量口自然流量位：搜索引擎会通过识别我们的产品，然后给我们的产品打上对应的关键词标签需要出单、需
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2023-09-07 13:30:44
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抖音全球月活跃用户数已经超过5亿，在“两微一抖”时代，这是一块谁都不愿错过的流量池。对于运营人员来说，最关心的就是抖音的分发机制，怎么才能迎合，获得更大的播放量。抖音的分发机制是今日头条的翻版，通常来说，其先后顺序依次是：消重机制、审核机制、特征识别、推荐机制和人工干预。下面我们依次分析一下。一、消重机制就是消除重复视频。如果你的视频是别人发过的，那么被推荐的可能性会降低很多。所以原创是非常重要的
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2023-12-19 20:32:11
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分布式服务框架：–高性能和透明化的RPC远程服务调用方案–SOA服务治理方案-Apache MINA 框架基于Reactor模型通信框架，基于
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2023-07-12 20:56:22
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目录1 相似度算法1.1 欧几里德距离算法1.2 基于夹角余弦相似度算法2 最近邻域3 交替最小二乘法3.1 最小二乘法3.2 交替最小二乘法3.3 ALS算法流程3.4 ALS算法实战3.4.1 数据说明3.4.2 数据建模3.4.3 实战3.4.4 优化改进1 相似度算法无论是基于用户还是基于商品的推荐，都是需要找到相似的用户或者商品，才能做推荐，所以，相似度算法就变得非常重要了。常见的相似度
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2023-08-10 00:27:23
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公众号“夕小瑶的卖萌屋”关注后，回复以下口令：回复【789】 ：领取深度学习全栈手册（含NLP、CV海量综述、必刷论文解读）回复【入群】：加入卖萌屋深度学习/NLP/CV/搜广推等方向的技术交流与内推社群（大V、顶会审稿人云集）回复【0511】：领取算法岗面试手册（刷offer神器）回复【0424】：领取刷论文神器（挖掘每日、每月必刷重磅论文）文 | 金钱兽众所周知抖音的流量分配是去中心化的，这种
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2023-05-02 08:15:53
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长连接概念：多用于操作频繁，点对点的通讯，而且连接数不能太多情况。指在一个连接上可以连续发送多个数据包（心跳包，防止NAT超时，及探测连接是否断开），在连接保持期间，如果没有数据包发送，需要双方发链路检测包。作用：多用于操作频繁，点对点的通讯，而且连接数不能太多情况。 要求：服务器的开销、稳定性和要求很大。 短连接概念：指通讯双方有数据交互时，就建立一个连接，数据发送完成后，则断开此连接，即每次连
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2024-01-26 08:42:48
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抖音算法推荐机制详解！（科普向） 众所周知抖音的流量分配是去中心化的，这种去中心化算法，让每个人都有机会爆红，可为什么别人几个粉玩抖音，就能轻松获得10w+点赞?而你怒拍几十条也枉然?抖音的游戏规则是什么?推荐算法怎样的?一入抖音就深似海，可以说，一出爆款就能带火整个品牌，也就成了商家品牌营销的香饽饽，从15s短视频的下半场里胜出，可见其系统持续输出爆款的强大能力。抖音短视频玩法千千万，了解算法与
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2023-10-11 20:44:25
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一、推荐系统是神马维基百科这样解释道：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。 推荐系统的基本流程有哪些： Step1.首先收集用户的历史行为数据 Step2.然后通过预处理的方法得到用户-评价矩阵 Step3.利用机器学习领域中相关推荐技术（主要指算法）形成对用户的个性化推荐 PS：有的推荐
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2023-12-22 22:02:43
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本文由DataFun社区根据饿了么研发总监马尧老师在2018AI先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。提到市场机制和调控手段，大家可能会想起某些中央机构，而在流量的分发方面，我们的角色是类似的，搜索推荐是饿了么的核心流量入口，我们通过市场机制来实现流量效率的最大化，而调控手段更多的是兼顾效率和平台长期目标以及流量生态的健康。今天分享的内容分以下几个方面，首先是饿了么
原创
2021-03-30 15:59:46
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