基于用户画像进行个性化推荐，从数据的角度出发的各类思考
之前开的坑一直没有完成，有要开新的坑了，最近在做关于个性化推荐的项目，所以想对目前的工作有个总结。现阶段的话，仍然处于熟悉数据的过程中，还没有正式的走到算法这一层。主要的原因有两点，第一：数据不是很全，关于用户、item的信
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2024-03-11 22:01:11
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基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的算法,协同过滤,从字面上理解,就是分析用户行为之间的关系,对特定用户进行推荐.用户行为数据有很多,大概可以分为这么几类：浏览、点击、购买、评分、评论、分享等等。本文使用ratings.data中包含userid,以及user对观看过的movie的评分信息与时间为了方便处理,本文已经将user.data转换为user.csv,这份数据集可以点击这里下载我们使
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2024-08-02 20:14:11
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简介中介者模式（Mediator Pattern），定义了一个中介对象来封装一系列对象之间的交互关系。中介者使各个对象之间不需要显式地相互引用，从而使耦合性降低，而且可以独立地改变它们之间的交互行为，属于行为型模式。 其主要的目的是用来降低多个对象和类之间的通信复杂性。简单的来说就是提供一个平台。比如生活中我们经常用到的聊天软件QQ、微信群，或者是上网购物的网站淘宝、京东，又或者是房产中介。但是无
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2024-01-02 11:51:55
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基于用户的协同推荐算法。这个算法是最早诞生的推荐算法的一种。下面就简单介绍一下它的思想和原理。一、基本思想大家在日常使用的一些App中，相信也或多或少地遇到过基于用户的协同推荐算法。比如我经常浏览的B站，我们关注过一些UP主之后，系统就会有额外的推荐供选择。当然，这其中的算法会更为复杂，它可能会根据日常使用App的行为习惯，系统将用户归为某一领域的爱好者，当你关注某一UP主之后，系统就能提供其他你
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2024-01-30 05:36:26
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引言
之前有段时间研究过推荐算法，倒不是科研需要，是觉得很想弄明白每天淘宝的时候那些猜你喜欢的东西是怎么冒出来的，还有最近很火的网易云音乐以及虾米音乐的推荐算法，这里很高兴的就是网易云音乐已经被我调教的很棒了，真开心
后来了解到那些企业做的推荐算法多是混合推荐，而我只了解了基础的三种，不过相信万变不离其宗，很多基础的东西
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2023-12-05 19:44:28
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在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？首先产品经理要明白产品要服务的对象是谁，然后观察他们的日常行为、消费习惯、上网习惯、，以此来确定产品和服务的开发方向。一个活跃用户的价值是僵尸粉的百倍，千倍，必须要明确的认识到产品服务的目标群体才能准确的提高产品的质量。采集用户数
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2024-07-04 13:10:39
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Chrome为了让用户有更好的上网体验，提供了一些以统计为基础的策略。目的在于预知用户的下一步行为，并提前发起操作，以减少用户等待时间。详细的内容可以参考之前的翻译:<<Google Chrome中的高性能网络>> 。主要的类图如下: 其中应
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2023-11-09 10:19:05
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用户行为的推荐算法Java
在这篇博文中，我们来深入探讨“用户行为的推荐算法Java”这一主题。推荐系统已经成为现代互联网应用的核心部分，它可以根据用户的历史行为分析，为用户提供个性化的内容推荐。随着社交媒体、电子商务和各类在线服务的发展，推荐系统的需求愈加迫切。本文将从多个方面解析这一算法的实现过程。
### 背景描述
在2010年代，随着大数据的兴起，推荐算法得到了广泛应用。许多公司开始
基于用户（项目）协同过滤 输入：训练集用户列表U，训练集电影列表I，评分矩阵R，邻居数目K，测试集用户列表UT输出：给每位用户（共计N位用户）产生一个推荐列表，其中包含M部电影 UCF：
Start:
//构建用户相似度矩阵
For user
For query
Calculate sim(ux,uy)
End for
End for
//使用计算好的用户相似
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2024-08-21 08:49:01
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在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？首先产品经理要明白产品要服务的对象是谁，然后观察他们的日常行为、消费习惯、上网习惯、，以此来确定产品和服务的开发方向。一个活跃用户的价值是僵尸粉的百倍，千倍，必须要明确的认识到产品服务的目标群体才能准确的提高产品的质量。采集用户数
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2024-04-02 10:36:05
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前一阵子准备毕业论文的开题，一直在看推荐系统相关的论文。对推荐系统有了一个更加清晰和理性的认识，也对推荐算法有了深入了解。借此机会总结分享一下，大家多多拍砖。推荐系统的出现 随着互联网的发展，人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏，面对现阶段海量的信息数据，对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。一个具有良好用户体验的系统，会将海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感
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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数据集介绍训练集：实现简单的推荐，训练集只用到如下框选出的三个数据测试集：评价算法只需要如下三个框选出的数据集数据集简述：训练集可以合并为一个user_movie_train.shape = 58×1625的数据集，测试集可以合并为一个user_movie_test.shape = 58×146的数据集，两个数据集中不包含重复打分！一、推荐算法流程是什么 基于用户(user-based)的协同过滤
3.2 基于用户的协同推荐终于，经过团队的努力，你的产品已经有了大量活跃用户了，这时候你开始不满足于现有的算法，虽然基于内容的推荐已经很精准了，但总是少了那么一点性感，因为你所有给用户的内容都是基于他们的阅读习惯推荐的，没能给用户“不期而遇”的感觉。于是你就开始做基于用户的协同过滤了。基于用户的协同过滤推荐算法，简单来讲就是依据用户A的阅读喜好，为A找到与他兴趣最接近的群体，所谓“人以群分”，然
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2023-10-19 20:02:18
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文章目录一、功能设计1.前端功能模块2.后台功能模块3.统计分析模块二、使用技术三、协同过滤算法四、项目截图1.管理员端2.用户端五、代码片段 一、功能设计基于推荐算法的在线杂志平台主要针对于普通用户来实现的功能，根据用户需求，开发出一个能够在线阅读并且根据用户喜好进行推荐的在线杂志推荐平台。同时，保证后台管理员对于整个系统的管理，例如：杂志管理、杂志分类管理、评论管理、用户的阅读记录管理等功能
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2023-08-24 15:08:55
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在这篇博文中，我将分享如何在Java中实现SVD推荐算法。这是一个非常重要的主题，特别是在推荐系统中，SVD（奇异值分解）技术被广泛使用，能够有效地对用户和物品之间的评分关系进行降维处理。
### 背景描述
在现代的互联网商业环境中，推荐系统的存在使得用户能够根据自己的兴趣获得个性化的产品推荐。推荐算法的目标是为用户提供最相关的内容，从而提升用户体验和增加用户粘性。SVD作为一种强大的线性代数
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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项目介绍基于SSM的推荐算法的图书购物网站角色：管理员、用户前台用户可以实现商品浏览，加入购物车，加入收藏，下单购买，个人信息管理，收货信息管理，收藏管理，评论功能，个人中心、订单管理等功能。管理员登录系统后，可以对主页、个人中心、用户管理、图书分类管理、热门图书管理、最新图书管理、图书展示管理、系统管理、订单管理等功能进行相应的操作管理。
环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，
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2023-07-19 11:14:11
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Java与智能推荐系统是指利用Java编程语言和智能推荐算法实现个性化的推荐与推广功能。下面是一个详细的教程，介绍了如何使用Java构建智能推荐系统：1. 数据收集与处理： - 收集用户行为数据，如用户浏览记录、购买记录、评价等。 - 清洗和处理数据，去除噪音和异常值，进行数据归一化和标准化。2. 特征提取与表示： -
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2023-07-21 21:14:17
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协同过滤的步骤是： 创建数据模型 —> 用户相似度算法 —>用户近邻算法 —>推荐算法。 基于用户的协同过滤算法在Mahout库中已经模块化了，通过4个模块进行统一的方法调用。首先，创建数据模型(DataModel)，然后定义用户的相似度算法(UserSimilarity)，接下来定义用户近邻算法(UserNeighborhood )，最后调用推荐算法(Recom
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2023-09-29 19:46:18
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