来到微软亚洲研究院不知不觉已近两个月，大家都在慢慢适应这紧凑的研究氛围，常听师兄提及的高级软件工程(ASE)也如期开始。上周课后我们完成了组队，而经过初步的调研与思考，我推荐“基于社交网络的自动音乐推荐系统”作为我们团队项目的题目。 音乐是我们生活中重要的一部分，工作中，我们可能需要轻音乐让自己静下心来保持专注；下班后，我们可能需要舒缓的音乐全方位的放松身心。开心时，我们乐于听到一些欢快的乐
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2024-08-16 18:33:53
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Java+SSH(Spring+Struts+Hibernate)+Mysql简单在线音乐推荐系统 基于用户、项目、聚类、混合的协同过滤推荐算法SimpleOnlineMusicCFRS源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.7，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat7，SSH（spring3+st
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2023-09-28 22:52:52
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基于java的音乐推荐系统设计与实现I. 引言A.研究背景和动机基于Java的音乐推荐系统设计与实现的研究背景和动机 随着互联网的快速发展，音乐产业也随之发生了巨大的变化。随着用户对音乐的需求越来越多样化，音乐推荐系统也成为了音乐产业中不可或缺的一部分。而基于Java的音乐推荐系统设计与实现，则是在这个背景下的一种尝试。 基于Java的音乐推荐系统设计与实现，主要包含以下几个方面的内容：数据处理
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2024-07-28 09:56:02
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特征的产生： 能让用户产生兴趣的行为，可能包括有：试听音乐、收藏音乐、收藏专辑|歌单、搜索、关注歌手|用户、下载歌曲、分享（比较少）权重产生：按照用户操作成本下载+播放 > 喜欢+播放 > 搜索+播放 > 播放 > 下载 > 喜欢权重分析之播放次数加权因为音乐播放时一个偏好动作，你可能对喜欢的音乐进行重复播放，一次播放和两次三次或者说十次播放，能反应出你对该歌曲的偏好
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2023-07-07 21:22:25
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在本文中，我将详细记录如何解决“Spark音乐推荐代码”问题。我们将逐步探讨从环境准备到性能优化的所有环节，确保对每一个步骤都能深入理解。
## 环境准备
在开始之前，确保你拥有适当的技术栈与运行环境。我们的主要技术栈是Apache Spark、Python或Scala，取决于你的具体需求。确保你的计算机上安装了以下软件：
- **Java 8+**
- **Apache Spark 3.
音乐频道推荐业务，支持各个产品业务和策略。这里先使用CB+CF+LR实现推荐部分，下面具体展开：一、推荐系统流程图 CB，CF算法在召回阶段使用，推荐出来的item是粗排的，利用LR算法，可以将CB，CF召回来的item进行精排，然后选择分数最高，给用户推荐出来。后续我们可以采用矩阵分解、聚类、深度学习算法来实现对候选集合的召回。二、推荐系统思路详解 话不多说，这里先放上代码思路：1、数据
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2024-06-15 06:13:29
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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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音乐是人类永恒的话题，无论是在古代还是现代人们对音乐都有一种非常的热爱在里面，同时音乐也寄语了人们对美好事物的憧憬，很多时候人们在试听音乐的时候并不能够及时的找到适合自己的音乐，而且当下很多音乐都是收费的，为了能够让更多的音乐爱好者及时的找到自己喜欢的音乐我们开发了基于springboot+vue协同过滤算法的音乐推荐系统 本个性化音乐推荐系统主要包括用户管理、歌手管理、热门音乐管理、音乐评分管理
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2024-06-10 10:56:32
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基于矩阵分解的推荐算法1.基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍1.1明确算法目的2.矩阵分解预测评分步骤及公式2.1步骤2.1.1损失函数（loss函数）2.2公式数学解释3.梯度下降算法4.利用梯度下降法获得满足损失函数阈值的修正的p和q分量4.1增加正则化项(为了防止过拟合)5.预测矩阵获得以及推荐5.1矩阵乘法5.2最终推荐6.代码实现（python）7.总结 1.基于矩阵分解的推荐算法相关
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2023-12-19 19:28:30
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算法介绍这种算法给用户推荐和他感兴趣相似的其他用户喜欢的物品，基于用户的偏好进行推荐，从全量数据集中找出哪些人有相同偏好，针对人群之间的相似偏好性进行推荐。基于用户的协同过滤推荐算法主要包括两个步骤：找到和目标用户兴趣相似的用户集合；找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。算法核心：找出爱好相同的用户再根据对商品的评分排序进行推荐。算法思想：基于用户对物品的偏好找到相
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2023-12-18 11:48:28
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推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
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2023-08-11 22:03:46
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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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DeepFM目标：产生背景：模型介绍：善于处理特征交叉的机器学习模型 FM如何优化FM的计算效率深度学习模型和 FM 模型的结合 DeepFM特征交叉新方法：元素积操作技巧：代码部分： 目标：掌握DeepFM原理，以及发展历程。和具体的代码实现。 华为在 IJCAI’2017 提出的模型DeepFM产生背景：产生DeepFM模型的原因：前面学习的Embedding MLP、Wide&De
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2023-08-11 11:12:38
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# 实现协同推荐算法的Java代码
## 1. 算法流程
协同推荐算法的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :-: | --- |
| 1 | 加载用户评分数据和物品相似度数据 |
| 2 | 针对目标用户，计算与其相似的其他用户 |
| 3 | 根据其他用户的评分和相似度，预测目标用户未评分的物品评分 |
| 4 | 根据预测评分，为目标用户推荐物品 |
下面将逐步讲
原创
2023-09-15 16:36:24
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# 内容推荐算法及其Java代码实现
## 引言
在互联网时代，我们每天都要面对大量的信息和内容，如何快速、准确地为用户推荐感兴趣的内容，已成为各大互联网公司和平台的重要挑战之一。内容推荐算法就是通过分析用户的历史行为和其他相关数据，从大量的内容中筛选出最符合用户兴趣的内容，以提高用户的满意度和留存率。
本文将介绍内容推荐算法的基本原理和常用的算法模型，以及用Java语言实现的示例代码。
#
原创
2023-08-12 09:49:49
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推荐算法的种类推荐算法是个大的范围，里面包括了很多小的算法，具体算法分类见下：协同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的应用。它的优点是不需要太多特定的领域知识，可以通过基于统计的机器学习算法来得到较好的推荐效果。最大的优点是工程上容易实现，可以方便应用到产品中。目前绝大多数实际应用的推荐算法都是协同过滤推荐算法。目的本实验基于开源的MovieLens数据集，此数据
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2024-05-31 13:52:52
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基于内容的推荐算法是一种常用的推荐算法，它主要通过分析物品的特征（如文本、图片、视频等）来实现推荐。其核心思想是利用物品属性的相似性，将已经喜欢的物品的特征作为输入，推荐与该物品相似度高的其他物品。基于内容的推荐算法仅考虑了单个用户对物品的偏好，而未考虑多个用户之间的交互和影响。此外，该算法在特征提取方面也存在一定的局限性，因此需要根据具体应用场景选择合适的特征提取方法。 以下是基于内容
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2023-05-19 21:36:23
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BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1 显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1 显式反馈模型介绍2.3.1.2 具体例子分析2.3.1.3 显示反馈数据分析2.3.2 隐式反馈数据介绍2.3.2.1 隐式反馈数据的特点2.3.2.2 隐式反馈数据的处理方式三、B
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2023-08-14 15:54:42
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一 最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering）算法思想：物以类聚，人以群分基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-based CF） 实现协同过滤推荐有以下几个步骤：找
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2023-11-05 19:14:16
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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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