代码诗人的专栏

本专转自：DataFunTalk导读： 在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。主要介绍的不同类型的推荐系统包括： 近邻算法推荐引擎：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤； 个性化推荐引擎：基于内容的推荐引擎和情境感知推荐引擎； 基于模型的推荐引擎：基于机器学习的推荐引擎、分类模型-SVM/KNN、矩阵分解、奇异值分解、交替最小二乘法概述、混..

原生实现本文承接sharding-jdbc源码之分布式ID，在这篇文章中详细介绍了sharding-jdbc的分布式ID是如何实现的；很遗憾的是sharding-jdbc只是基于snowflake算法实现了如何生成分布式ID，并没有解决snowflake算法的缺点：时钟回拨问题； 趋势递增，而不是绝对递增； 不能在一台服务器上部署多个分布式ID服务；第2点算不上缺点，毕竟如果绝对递...