推荐系统领域相关知识总结
研究推荐系统这个方向有一段时间了，现讲这个方向的科研大牛与顶会信息总结如下。推荐系统一般属于数据分析与挖掘、信息检索的一个应用子领域。信息检索( Information Retrieval )指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。信息检索的目标：准确、及时、全面...
Linux平台下C++实现的新闻推荐系统
基本描述新闻推荐系统能够支持用户登录，注册，检索新闻，并根据登录用户的浏览记录进行新闻推荐。支持360浏览器，Chrome浏览器，IE浏览器，安卓手机浏览器，苹果手机浏览器的访问。部署在云服务器上，以守护进程的方式运行。主要分为5个模块：l 爬虫模块使用python的Scrapy框架爬取新浪新闻网...
springboot协同过滤算法的图书小说推荐系统可视化大屏数据分析系统
本系统采用intellij idea支持eclipse 项目架构：B/S架构web 开发语言：nodejs 前端技术：vue.js+ElementUi 后端框架：django、mybatis、Springmvc 运行环境：win10/win11、jdk1.8 支持eclipse ,mysql,持久...
推荐系统初探之一 —— 寻找相似的用户
推荐系统初探之一 —— 寻找相似的用户 不知当你登陆亚马逊、淘宝等购物网站时，是否留意过那神奇推荐栏：当你买过一部手机，那里会出现你需要的手机配件；但你买过一本书，它会给你推荐一大堆类似的书籍；而有时候它甚至会向你推荐你可能喜欢的影片，即使你可能只在这买过食品…… ...
【大数据技术与推荐系统(7)】Mahout推荐算法实战
文章目录Mahout概述Mahout推荐算法介绍Mahout推荐算法实战Mahout概述基于Spark/Flink/H2O开发的数据挖掘/机器学习库截止2014年底，mahout不再接收任何MapReduce开发的算法，转向spark良好的扩展性和容错性充分利用了MapReduce/Spark/Fl...
基于SSM+Jsp+Mysql的美食推荐管理系统
开发语言：Java框架：ssm技术：JSPJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven3.3.9系统展示 前台首页功能 用户注册界面 用户登...
推荐系统之YouTube视频：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
前言 YouTube在2016年的时候，用深度网络完成了工业级的视频推荐系统，主要分为候选视频集的选择和线上的rank，虽然时间过去两年了，对我们的推荐系统仍具有重大的学习参考价值。 背景 深度学习在学术界频发神级文章，工业界的推荐系统还没有特别重量级的成果，YouTube则在2016年给大家带来...
可解释推荐系统总结
1. 摘要2. 解释的形式2.1 基于用户和物品的解释2.2 基于内容的解释2.3 文本解释2.4 视觉解释2.5 社交解释2.6 混合解释3. 可解释推荐系统模型3.1 矩阵分解模型3.1.1 隐因子模型(LFM)3.1.2 显因子模型3.1.3 其他3.2 主题模型3.3 深度学习模型3.4 知...
聊一聊推荐系统
推荐系统的应用场景有很多：新闻推荐（今日头条），音乐推荐（网易云音乐），商品推荐（京东，天猫），电影推荐等。今天我们就来聊一聊就在我们身边的推荐系统。1.推荐系统的基本原理（以电影推荐为例）1）基于内容的电影推荐系统原理我们可以根据电影评分表矩阵和电影内容矩阵求出我们想要的用户喜好矩阵。用户喜好矩阵...
python爬虫+django新闻推荐系统可视化分析
4. 更改mysql数据库配置 修改newsServer/settings.py中的数据库连接配置，比如修改下方PASSWORD密码为本机mysql密码： DATABASES = { 'default': { 'ENG...
基于实时计算（Flink）打造一个简单的实时推荐系统
案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总本文为您介绍如何基于阿里云实时计算快速搭建实时推荐系统。背景对个人来说，推荐系统起着信息过滤的作用；对Web/App来说，推荐系统起着满足用户个性化需求，提升用户满意度的作用。亚马逊推荐产生的成交额占其GMV的30%以上；Netfli...
【华为推荐论文】如何学习未知样本？基于反事实学习的推荐系统技术研究（附论文下载链接）...
华为诺亚方舟实验室发布了最新研究成果《Improving Ad Click Prediction by Considering Non-displayed Events》，提出了一种基于反事实学习的CTR预估方法（CLCTR），通过考虑未观察样本，解决传统CTR预估算法普遍存在的选择偏置和数据偏置问...
大数据云计算——实时推荐系统的设计到代码实现（3）
构建实时推荐系统设计常用算法说明项目源代码：https://github.com/2462612540/Big_Data_Spark_Scala_hadoop/tree/master/Movie_recommendation_system常用推荐算法分类基于人口统计学的推荐与用户画像基于内容的推荐与...
对谈Concured首席技术官：利用AI和MongoDB打造个性化内容推荐系统
Built with MongoDB 栏目采访了AI初创企业Concured在成立约一年后加入的首席技术官 Tom Wilson，围绕 Concured 的人工智能使用情况、Wilson 加入团队的过程、坚持选择MongoDB的原因以及公司未来发展展开讨论。 关于Concured 内容无处不在。...
计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive租房推荐系统 贝壳租房数据分析 租房爬虫 租房可视化 租房大数据 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习-技术或业务逻辑特色
核心算法代码分享如下： from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom lxml import etreeimport timefrom selenium.webdriver.ch...
一文系统搞懂协同推荐算法（二）
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。我的公众号为：livan...
推荐系统中的用户偏好
引言在推荐系统中，一个核心的问题就是对用户的偏好建模。所谓的用户偏好就是指用户对物品(可能是音乐，电影，商品等)的喜好程度。如何根据已有的用户行为和信息，准确地对用户偏好进行预测是一个很重要的问题。用户偏好模型如图所示，我们可以利用用户的行为信息对其偏好进行建模。可以把这些信息分为显式(explic...
推荐：一款Java开源的Springboot 即时通讯 IM 聊天系统
开篇电商平台最不能缺的就是即时通讯，例如通知类下发，客服聊天等，今天就来搞一个开源的即时通讯耍耍。如对文章不感兴趣可直接跳至文章末尾，有获取开源gitee上链接的方法和我自己改的压缩包的地址。但文章内容是要过一遍的，redis记录聊天会话相关的，源码没有，我自己改的。本文一如既往的实战，这次来搭建的...
CTR 预测理论（二十四）：推荐系统中序列(Sequence)与会话(Session)区别
18-19 年出现了很多建模用户行为序列的文章，代表论文有 DIN、DIEN、DSEN和BST(Behavior Sequence Transformer)，其中 DIN、DIEN、BST 旨在建模用户行为序列，DSEN 则进一步深入到会话（Session）层次。本博文旨在对序列建模中遇到的 Seq...
手把手教你做一个基于知识图谱的推荐系统
手把手教你写一个基于知识图谱的推荐系统github链接Recommendation-system-based-on-knowledge-graph-embedding接下来po出我的说明基于knowledge graph embedding的推荐系统本系统是一个基于knowledge graph e...