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简介随着电商网站中用户数量的迅速增长，基于用户的协同过滤User-based CF存在计算用户之间相似度时复杂度太高，不利于及时为用户产生个性化推荐。相比用户数量，电商网站上的产品数量则相对较少，基于项目的协同过滤（Item-Based CF）被亚马逊提出，并应用于亚马逊网站上。Item-Based CF的原理是计算产品之间的相似度，并根据用户已经购买过的产品为该用户提供相似的产品。由于电商网站上，产品的种类与数量相对固定，产品之间的相似性可以通过线下直接计算后再直接为用户推荐，大大节约了线上推荐的计算复

基于用户的协同过滤java实现（User-Based CF）简介数据java代码实现推荐结果简介协同过滤（Collaborative Filtering）作为最经典的个性化推荐算法，已经被应用到音乐、电影、电商等各大平台。协同过滤基于消费者与产品的历史交互数据，根据每个消费者的已有交互历史，利用群体智慧，为消费者推荐可能感兴趣的其他产品。根据协同过滤的原理，主要分为两类：（1）基于用户的协同过滤（User-based CF）:为用户推荐与该用户兴趣相似的其他用户感兴趣的产品。（2）基于产品的协同过

在需要大量识别车辆车辆信息时，我们可以调用百度AI开放平台提供的API接口来完成批量处理。在百度AI开放平台申请好账号，创建应用后，我们就可以根据百题提供的APP_ID,APP_KEY,SECRET_KEYl来调用api接口，根据返回的识别数据，提取出自己所需要的车辆车型、颜色等信息。

文本数据是自然语言处理的重要数据来源，对于中文文本而言，由于其特殊性，常常需要对文本进行分词，本文针对中文文本，利用Java对其进行分词，并去除停用词。

版权声明：本文为博主原创文章,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：java 批量写入大规模数据程序背景将大规模数据数据存储到SQO数据库，如面临上万、十万、百万条数据存储，如果按照一般思路一条条存，必然会耗费大量时间，使得效率低下。利用jiava，本文利用java实现对数据的批量存储。数据输入本文示例数据结构如下，其中每一行代表一个车型的竞争关系，其中第一个数字为这款车型(如：车...