微博环境下利用综合策略构建推荐引擎

最新推荐文章于 2025-10-05 14:17:47 发布
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本文介绍了一个应用于新浪微博的微群综合推荐系统，该系统曾在QCON2013上海进行分享，详细阐述了其设计原理和技术实现细节。

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                                       author: 张俊林

转自：http://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/53291266

本文内容是2012年在新浪微博的工作，是关于微群综合推荐系统的PPT,曾在QCON2013上海分享过。


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1、中文微博消费意图分析研究
3a9bq4r8t2y的博客
09-06 158
本文研究了中文微博中用户消费意图的识别方法，针对微博文本短、噪声多、跨领域特征不平衡等特点，采用了SVM、朴素贝叶斯（NB）和EM算法等机器学习方法进行实验。通过数据预处理、特征选择及转移学习策略，在手机、汽车、笔记本电脑和电视四个领域进行了消费意图分类实验，结果表明EM算法在多领域场景下表现最优。文章还探讨了虚假粉丝过滤优化、URL与表情符号作为潜在特征的利用、以及结合深度学习改进转移学习等未来方向，并总结了各类方法的优劣势，分析了其在电商营销和市场调研中的实际应用场景，为社交媒体数据的商业价值挖掘提供了
微博推荐算法简述<转>
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在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？ 推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。推荐系统迎来爆发的机会，变得离用户更近：
计算机毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情预测 微博舆情分析 微博推荐系统 微博预警系统 微博数据分析可视化大屏 微博情感分析 微博爬虫 知识图谱
全网计算机/大数据辅导(自媒体)道祖第一人、全网粉丝100W+,专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。同时招收学生代理、校园代理。
10-05 921
计算机毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情预测 微博舆情分析 微博推荐系统 微博预警系统 微博数据分析可视化大屏 微博情感分析 微博爬虫 知识图谱
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本文探讨了藏文信息检索技术与微博热点发现优化算法的研究与应用。针对藏文信息检索，提出了结合形态和句法线索的索引模型，通过分词、向量空间模型、倒排索引和TF-IDF加权方法显著提升了检索效率。在微博热点发现方面，基于向量空间模型和集中化思想，引入微博因子以模拟名人效应，优化热点话题的发现过程。研究成果可广泛应用于藏文文献检索、社交媒体运营、舆情监测等领域，并为未来深度学习、多模态融合及个性化推荐的发展奠定了基础。
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文章不错，与大家共享之 文章转自点击打开链接 对于构建高性能、高可用的大型互联网系统，缓存是不可或缺的组成部分，微博的架构体系也是构建于缓存之上。本次课程介绍分布式缓存的相关知识，希望通过本次课程大家对分布式缓存有一定的了解，主要包含以下方面的内容：缓存概述、常用缓存介绍、分布式缓存实现、分布式缓存设计实践。 一、缓存概述 1.1 什么是缓存      缓
微博助力电商双11娱乐营销策略与实施路径
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微博直播互动系统中的实时推荐系统设计
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[【微博文本分类体系构建】：文本分类系统设计与优化指南](https://opengraph.githubassets.com/ee9b7b6a69ec12cd42b9873016a222cd810452da149e155f20e6fb23cfae4417/TheKOG/Weibo-Classification) # 摘要 微博文本...
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
【智能汽车技术】基于线控与域控的智能底盘系统架构：新能源汽车滑板底盘创新形态及实车测试验证
01-01
内容概要：本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层，通过线控化（X-By-Wire）和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制，支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段，当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心，并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态，强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例，展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现，推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群：汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者；具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构；②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景；③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议：建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习，关注政策导向与行业测试动态，注重理论与实车验证相结合，全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
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