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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关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50以上，用户日转化率提升10倍以上，用户日最低转化效果5pp以上以下为正文：数据准备：1.商品相关性 存在商品A,B,C...，商品之间用户会存在行为信息的关联度，这边可以参考协调过滤算法中的Item-bas
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2023-08-24 15:57:30
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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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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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有这么一个有名的故事，一家超市把啤酒跟尿布放在一起之后销量惊人，调查后是发现给孩子买奶布的同时，也会给爸爸买啤酒。啤酒与奶布，这两种看起来毫不相关的东西，却发现有一定的关联性，在以前，发现物品的相关性需要一定的机缘巧合，但是在大数据时代，找到物品的相关性却是非常的简单，这也是人工智能的一个分支。今天我们来讲一讲，常见的物品/用户相似性的评分算法。欧几里德距离评价算法我们不凡想象这么一个业务场景，我
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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基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendations，CB）是一种经典推荐算法，一般只依赖于用户及物品自身的内容属性和行为属性，而不涉及其他用户 的行为，在 冷启动 的情况下（即新用户或者新物品）依然可以做出推荐。 由于不同的数据有不同的格式，所以推
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2023-08-25 16:42:38
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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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写在前面 作者是研二的学弟，和号主一样都为非科班，但是实力不容小觑，顶住压力早早地在提前批收割了大厂的offer，可以说是「神仙学弟」了，方向为机器学习/数据挖掘/NLP，同时也对推荐系统具有强烈的兴趣，如下仅为部分面经，墙裂欢迎各互联网大佬来撩！作者邮箱：weijinping18@gmail.com字节跳动|推荐算法岗7.2更新，晚上7点终于收到了意
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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# Java智能推荐算法科普
在现代社会中，智能推荐算法已经成为了许多互联网平台的重要功能之一。通过分析用户的行为和偏好，智能推荐算法可以为用户推荐个性化的内容，提高用户体验和平台的粘性。在这里，我们将介绍一种基于Java实现的智能推荐算法，并提供代码示例进行演示。
## 智能推荐算法原理
智能推荐算法的原理主要包括协同过滤、内容推荐和基于模型的推荐等。其中，协同过滤是最常用的算法之一，它可
# Java智能推荐算法实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现智能推荐算法。智能推荐算法是一种基于用户历史行为数据和物品特征数据，通过分析用户的行为和偏好，预测用户的兴趣，从而向用户推荐相关的物品。本文将按照以下流程逐步介绍具体实现步骤。
## 实现流程
下面是实现智能推荐算法的整个流程，我们将按照这个流程逐步进行实现。
```mermaid
journey
t
原创
2023-08-30 06:49:16
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这里所有代码都是由Python实现！一个协作性过滤算法通常的做法就是对一大群人进行搜索，从中找出来和我们品味兴趣相近的一小群人来。 推荐算法，从字面上看就是向用户推荐他所感兴趣的内容，如果是购物网站，就推荐他感兴趣的商品；如果是音乐网站，就推荐他感兴趣的音乐等等。说到推荐算法，我最先能想到的就是相似度计算，但是如何应用呢？而这里又谈到计算，就要有数，那数从哪里来呢？ 由刚才提到的协
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2023-12-19 15:20:05
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什么是智能推荐 智能推荐系统的本质就是一种信息发布工具，这套信息分发系统具备个性化分发的特性，它能够自动将用户与商品联系起来，挖掘用户的个性化需求，帮助用户找到那些他们感兴趣的商品。它有助于提升运营效率和用户转化率，尤其在内容分发、电商、社交等领域实践相当出彩。 个性化推荐如果信息量级小个性化意义不大，个性化推荐的数据量级至少是千级或万级。理论上
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2023-11-02 00:38:56
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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然语言处理NLP的一
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2023-11-20 10:05:51
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一、参考资料智能推荐算法在直播场景中的应用 - 知乎
原创
2022-09-14 09:27:43
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按照不同用途来分，智能算法的种类可以分为以下几类：优化算法：主要用于寻找最优解或最优化的问题，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。这些算法通过对问题空间进行搜索，找到最优解或接近最优解的解决方案，广泛应用于工程、物流、金融等领域。预测算法：主要用于预测未来的趋势或结果，如人工神经网络、支持向量机、决策树等。这些算法通过对已有数据进行学习和训练，建立模型，然后用模型来预测未来的结果，广泛应用于股
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2023-11-25 13:45:49
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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
基于物品的协同过滤上一节介绍了基于用户的协同过滤，思想是找到跟自己兴趣最相似的 K 个用户，根据他们的兴趣找到目标用户感兴趣的物品。而基于物品的协同过滤其实跟基于用户的协同过滤非常相似。基于物品的协同过滤的思想是：根据用户之前喜欢的物品，给他们推荐与用户喜欢过的物品相似度高的新的物品。基于物品的协同过滤算法分为两步： （1）计算物品之间的相似度。（2）根据物品的相似度和用户历史行为给用户生成推荐列
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2023-12-06 23:54:51
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常用的推荐系统算法实现方案有三种：协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）：该算法的核心是分析用户的兴趣和行为，利用共同行为习惯的群体有相似喜好的原则，推荐用户感兴趣的信息。兴趣有高有低，算法会根据用户对信息的反馈（如评分）进行排序，这种方式在学术上称为协同过滤。协同过滤算法是经典的推荐算法，经典意味着简单、好用。协同过滤算法又可以简单分为两种：
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2023-09-30 20:05:29
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