基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现一、云模型介绍针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型概念与定量数值转换的优势，研究云模型（百度百科查看概念）的个性化推荐改进算法。云模型所表达的概念的整体特性可以用云的数字特征来反映，云用期望、熵、超熵这3个数字特征来整体表征一个概念。二、推荐实现思路1、构建用户-电影评分矩阵；2、定义用户的电影评分频度向量（用户对所有
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2023-10-09 21:08:14
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推荐算法介绍基于人口统计学的推荐这是最为简单的一种推荐算法，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。系统首先会根据用户的属性建模，比如用户的年龄，性别，兴趣等信息。根据这些特征计算用户间的相似度。比如系统通过计算发现用户A和C比较相似。就会把A喜欢的物品推荐给C。优缺点：不需要历史数据，没有冷启动问题不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都
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2023-05-31 16:29:37
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1.二分查找算法（非递归）/**
* @desc 二分查询（非递归方式）
* 案例：
* {1,3,8,10,11,67,100}，编程实现二分查找，要求使用非递归方式完成。
* @Author xw
* @Date 2019/9/27
*/
public class BinarySearchNonRecursive {
public static void main(Stri
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2024-07-03 12:33:35
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用户协同推荐算法思想如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品，另外有个人也喜欢这些物品，而且他还喜欢西瓜，则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：1. 找到与目标用
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2023-05-29 15:30:12
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商品
推荐：数据库
实现：简单
的商品
推荐算法： 在product新增List<ProductImg> imgs 用于存储商品
的图片package com.qfedu.fmmall.entity;
import javax.persistence.Column;
import javax.persistence.Id;
import
java.util.Date;
i
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2023-08-01 14:26:51
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推荐算法在Java设计中的实现
在现代互联网业务中，推荐算法扮演着至关重要的角色。无论是电商平台的商品推荐，还是影音平台的内容推荐，都对用户的点击率、转化率等指标产生直接影响。有效的推荐系统能够大幅提高用户的满意度，推动业务的增长。下面将详细记录推荐算法在Java设计中的实现过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
### 问题背景
随着用户量的增加，系统面对的
编程好比是一辆汽车，而数据结构和算法是汽车内部的变速箱。一个开车的人不懂变速箱的原理也是能开车的，同理一个不懂数据结构和算法的人也能编程。但是如果一个开车的人懂变速箱的原理，比如降低速度来获得更大的牵引力，或者通过降低牵引力来获得更快的行驶速度。那么爬坡时使用1档，便可以获得更大的牵引力；下坡时便使用低档限制车的行驶速度。回到编程而言，比如将一个班级的学生名字要临时存储在内存中，你会选择什么数据结
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2023-11-25 12:14:23
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基于内容的推荐定义：通过用户历史感兴趣的信息，抽象信息内容共性，根据内容共性推荐其他信息。适用场景：用户量少，但是用户操作的事物多还是以推荐电影为例子：简要步骤：a.找到用户感兴趣的电影集合（同样，如何定义感兴趣是个难点，浏览过？点赞过？观看过？）b.找到这些电影的具体内容（导演？电影类型？主演？字幕类型？具体定义维度也是个难点）c.抽象具体内容的共性内容d.由这些共性内容找到其他电影，进行推荐具
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2023-08-13 09:38:43
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推荐系统是为了解决信息过载问题，让用户快捷找到自身喜爱的商品，把商品推荐给对其感兴趣的用户。推荐算法概括起来可以分为5种：基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。协同过滤推荐：协调过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已经 有了很多广泛
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2023-12-12 12:41:03
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一、问题描述给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。 返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。示例1： 输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11] 输出：[2,11,7,15]示例2 输入：nu
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2024-02-16 10:33:26
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# Java实现推荐算法
## 目录
1. 简介
2. 推荐算法流程
3. 步骤及代码实现
4. 总结
## 1. 简介
推荐算法是现代互联网应用中非常重要的一部分，它可以帮助用户发现感兴趣的内容，提高用户体验和满意度。在本文中，我们将讨论如何使用Java实现推荐算法。
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍推荐算法实现的整个流程，并提供相应的代码示例和解释，帮助你快速入门。
## 2.
原创
2023-10-07 16:24:23
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# 推荐算法Java实现
## 1. 算法流程
下面是实现推荐算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 相似度计算 |
| 4 | 推荐结果生成 |
## 2. 代码实现
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备好推荐算法所需的数据。数据可以来自用户行为日志、商品信息等。在这个例子中，我们假
原创
2023-07-23 19:52:36
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文章目录1 简介2 常见推荐算法2.1 协同过滤2.2 分解矩阵2.3 聚类2.4 深度学习3 协同过滤原理4 系统设计4.1 示例代码(py)5 系统展示5.1 系统界面5.2 推荐效果6 最后 1 简介? Hi，大家好，这里是学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的
# 用Java实现推荐算法的逐步指南
推荐系统是现代应用中常见的功能，能够帮助用户发现新产品或内容。本文将向你介绍如何使用Java实现一个简单的推荐算法。我们将从整体流程入手，逐步讲解每个步骤及其所需的代码。
## 整体流程
首先，我们将推荐算法的实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
# Java推荐算法实现
推荐算法是在互联网时代中发挥重要作用的一种技术。它通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐信息。而Java作为一种广泛应用于企业级软件开发的编程语言，也提供了丰富的库和框架来实现推荐算法。本文将介绍Java中常用的推荐算法实现方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 用户-物品关系模型
推荐算法的核心是建立用户和物品之间的关系模型。在Java中，可以使用对象
原创
2023-09-15 13:44:39
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推荐大体上可以分为两种：非定制化推荐 和 定制化推荐。非定制化推荐 即 什么热门推荐什么，什么被浏览、购买得多就推荐什么。所谓的“热门”即是经过大数据统计而得来的，所以非定制化推荐可以说是一种基于统计学推荐。定制化推荐 即 个性化推荐，针对不同用户的历史行为记录中分析用户对产品的偏好，猜测用户喜欢什么，从而进行推荐。非定制化推荐的弊端很明显，热门产品并不总是每个用户喜欢的，可应用的场景也相对较少。
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2023-12-26 22:04:26
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这是本人在cousera上学习机器学习的笔记，不能保证其正确性，谨慎参考看完这几课后 collaborative-filtering collaborative-filtering-algorithm vectorization-low-rank-matrix-factorization 同时参考下面的这篇文章： SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导 后自己用java实现了一下1、下图是待
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2023-07-13 15:25:37
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Java是一种流行的编程语言，广泛应用于各种领域，包括推荐系统。在Java中，有多种推荐算法可以使用，以下是几个常用的推荐算法：基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendation）：该算法根据用户的兴趣和偏好以及物品的特征，推荐与用户已经喜欢的物品具有相似特征的其他物品。在Java中，你可以使用文本挖掘、特征提取和相似度计算等技术实现这种算法。协同过滤推荐算法（Colla
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2023-07-16 09:26:35
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插入排序基本思想:在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2]个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。总体分析:用第二个数和第一个数比较大小，大的放到右边。用第三个数分别和第二个数还有第一个数比较，并把大的放到右边。用第四个数分别和第一个第三个第二个第一个数比较，并把大的放到右边。…所以这里肯定要用到嵌套fo
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2024-07-05 15:53:21
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用户协同推荐算法思想如果你喜欢战狼、长津湖、阿甘正传等电影，另外有个人也喜欢这些电影，而且他还喜欢指环王，则很有可能你也喜欢指环王这个电影。所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的电影推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：1. 找
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2023-08-09 12:11:50
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