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最新推荐文章于 2025-03-29 21:53:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-29 21:53:34 发布 · 477 阅读 · 0 ·
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一文读懂推荐系统
女王の专属领地
08-20 3225
推荐系统是一种信息过滤系统，它通过分析用户的行为和兴趣，自动地为用户推荐相关内容。这些内容可以包括新闻、音乐、电影、商品等各类信息。推荐系统的目的是帮助用户快速找到他们感兴趣的内容，提高用户体验。本质：推荐系统本质是要解决用户，物品（信息）和场景的连接问题。
springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法
hwp_ing的博客
03-12 8854
我这里只是简单的跑了一下，仅供参考。。这边只是跑了个文章推荐的demo，不过什么电影，商品啥的都一样，没啥区别温馨提醒这个mahout包有毒。。。。很多依赖冲突。。。。这是我的pom文件，仅仅供参考。。
【附源码】基于flask框架美文推荐系统 (python+mysql+论文)
真纯Django毕设程序
04-21 782
美文推荐系统的开发具有重要的现实意义。本毕业设计题目旨在开发一款美文推荐系统，通过前端技术（HTML、CSS、JavaScript、Vue）实现用户界面的设计和交互，后端技术（Node.js、Express）实现数据处理和逻辑控制，数据库（MySQL 5.7）存储和管理数据，为用户提供个性化的美文推荐服务。在数据库管理工具的选择上，使用了Navicat 11，这是一个用户友好且功能强大的数据库管理软件，它支持多种数据库系统，包括MySQL，并提供了图形化界面，使得数据库的管理和维护工作更加便捷。
springboot文章推荐
mtb的博客
12-09 941
springboot文章推荐 一个不错的推荐列表 一个sprinbboot个人博客
kt面试文章推荐
Android小白
04-23 1324
金三银四必备，全面总结 Kotlin 面试知识点
2025毕设springboot 美文推荐系统论文+源码
zhihao508的博客
01-25 1109
因此，本选题将以美文推荐系统为研究情景，重点分析和研究如何结合用户行为、文本特征和内容质量，构建高效、精准的美文推荐模型，以期探寻美文推荐的问题原因和机制，提出有效的对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。然后，通过小组讨论和系统科学方法，构建美文推荐模型，并进行实验验证和优化。理论意义在于，通过深入分析美文推荐系统的核心技术和算法原理，可以丰富推荐系统领域的理论体系，推动相关技术的发展和创新。现实意义在于，构建一套高效、精准的美文推荐系统，能够为用户提供个性化的阅读体验，提高用户的阅读满意度和忠诚度；
PHP简单实现“相关文章推荐”功能的方法
谢谢你,慌乱了我的年华
11-28 2818
      通常在做内容网站的时候,需要在每一篇文章中出现与该文章相关的文章列表。对于大多数人来说,使用的方法通常是:建立一个关键词列表,判断每篇文章包含有那些关键词,最后根据关键词找出与某篇文章最相关的文章。对于内容比较复杂的网站,确定关键列表词显然会比较麻烦。       具体思路:从文章列表中取出所有的文章标题,将所有的文章标题都同当前标题对比,将对比结果生成一个数组,按照相似度的大小由大...
优快云 平台算法推荐机制对技术文章质量传播的影响研究
junhui469的博客
03-29 1609
本文深入探讨 优快云 平台算法推荐机制对技术文章质量传播的影响。通过剖析推荐算法原理，结合实际数据，研究算法如何筛选、推送不同质量的技术文章，以及这种推荐模式对文章传播范围、阅读量、互动量等方面产生的作用，为优化平台推荐策略、提升优质文章传播效果提供理论依据。
文章的热度推荐相关因素
一起交流，一起进步
10-29 1462
文章热度推荐相关因素
深度学习文章推荐
Florence_Janie的博客
10-01 1015
以下深度学习文章均为学长推荐，记录在此，希望自己能多多学习。
精选资源
文章推荐系统
02-15
文章推荐系统 在这个项目中，我分析了用户与IBM Watson Studio平台上的文章之间的交互，并向他们提出了我认为他们喜欢的新文章的建议。 我的项目分为以下任务 I.探索性数据分析 提供一些有关数据的描述性统计以及...
基于协同过滤算法的微信小程序文章推荐系统-后端系统+Java、微信+微信文章推荐、文章管理
01-23
创作者可以通过填写推荐和评论，参与到文章的推广中来，这不仅丰富了推荐系统的文章资源，也增加了系统内容的多样性。 微信端的功能设计充分考虑了用户体验和便捷性。图书阅读功能使得用户可以在微信小程序中直接...
基于协同过滤算法的微信小程序文章推荐系统的设计与实现+Java、微信+微信文章推荐、文章管理
01-23
本文详细介绍了基于协同过滤算法的微信小程序文章推荐系统的构建过程，重点阐述了系统的实现方法和功能模块设计。随着人们精神文化需求的日益增长，文章和书籍作为获取知识和文化信息的重要途径，其推荐和阅读功能的...
精选资源
基于协同过滤算法的微信小程序文章推荐系统-微信小程序+Java、微信+微信文章推荐、文章管理
01-23
为了解决这一问题，本文提出并实现了一套基于协同过滤算法的微信小程序文章推荐系统。该系统旨在通过智能推荐技术，为读者提供个性化的阅读体验，同时为创作者提供一个展示和推广作品的平台。 文章推荐系统的核心...
精选资源
Python实现文章推荐系统【优质毕业设计、课程设计项目】
04-23
该项目是基于Python实现的文章推荐系统，适用于毕业设计或课程设计，涵盖了从数据处理到模型构建的完整流程。在这个系统中，我们主要会涉及到以下几个关键的知识点： 1. **Python编程基础**：Python作为该推荐系统...
c#随机产生常用汉字
破剑冰
05-30 6338
原理请参照下边的文章:用C#生成随机中文汉字验证码的基本原理汉字区位码表区位码、国标码与机内码的转换关系 1）区位码先转换成十六进制数表示 （2）（区位码的十六进制表示）＋2020H＝国标码； （3）国标码＋8080H＝机内码 举例：以汉字“大”为例，“大”字的区内码为2083 1、区号为20，位号为83 2、将区位号2083转换为十六进制表示为1453H 3、1453H＋2020H＝
Bmp文件解析(c#)
破剑冰
05-28 5838
具体格式介绍,请参照以下文章: Bmp文件格式BMP文件格式分析  以下是代码:  public class BmpParser { public static BmpInfo Parse(string path) { BmpInfo bmpInfo = new BmpInfo();
PE文件解析（C#）
破剑冰
06-28 3006
<br />最近利用空闲时间对PE结构作了了解，为了加深理解，在学习的过程也实现了一个不太完善的解析类库。<br />作为学习的一个锚点，特在此记录一下，如果以后有时间希望可以写一写这方面的文章。<br /> <br />我已将代码上传到优快云，以备以后查找，可以在这里找到她。
使用C#代码安装 Windows 服务(不使用InstallUtil) (转帖)
破剑冰
09-15 1098
 转自大豆男生  using System;using System.Collections.Generic;using System.ServiceProcess;using System.Configuration.Install;static class Program{    ///     /// 应用程序的主入口点。    ///     [STAThread]    
csdn文章推荐机制
最新发布
07-24
优快云平台的文章推荐机制是其内容分发系统的核心部分，旨在通过技术手段将高质量的技术文章有效地传递给感兴趣的用户。这一机制的工作原理基于推荐算法的构建和优化，其主要目标是根据用户的行为数据（如点击、浏览、喜欢、转发、收藏等）来预测用户可能感兴趣的内容，并据此进行个性化推荐[^2]。 ### 推荐机制的工作原理 优快云平台的推荐机制通常包括以下几个关键步骤： 1. **数据收集与分析**：系统会收集用户的多种行为数据，包括但不限于点击率、浏览时间、收藏次数、评论和分享等。这些数据用于构建用户的行为模型。 2. **特征提取**：从收集的数据中提取有用的特征，这些特征可能包括用户的历史行为、文章的主题和内容特征、以及上下文信息（如时间、地点等）。 3. **模型构建**：基于提取的特征，使用机器学习算法构建推荐模型。常见的算法包括协同过滤、Logistic Regression、深度学习模型（如神经网络）、Factorization Machine和GBDT等[^3]。 4. **内容推荐**：利用构建好的模型预测用户对不同文章的兴趣程度，并根据预测结果将文章推送给用户。 5. **反馈与优化**：系统会持续监控用户的反馈（如点击、阅读时间、互动等），并根据这些反馈不断调整和优化推荐算法，以提高推荐的准确性和用户满意度。 ### 算法的优化与挑战 尽管优快云平台的推荐机制在提升文章传播效果方面发挥了重要作用，但仍面临一些挑战： - **冷启动问题**：新用户或新文章由于缺乏足够的历史数据，推荐系统难以准确预测其兴趣或价值。 - **多样性与新颖性**：推荐系统需要在个性化推荐和多样性之间找到平衡，避免用户只接收到相似的内容。 - **实时性要求**：随着用户行为的不断变化，推荐系统需要具备快速适应的能力，以提供最新的推荐结果。 ### 示例代码 以下是一个简单的协同过滤推荐算法的示例代码，使用Python实现： ```python from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic from surprise.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = Dataset.load_builtin('ml-100k') reader = Reader(rating_scale=(1, 5)) data = data.build_full_trainset() # 使用K近邻算法 sim_options = { 'name': 'cosine', 'user_based': True # 计算用户相似度 } model = KNNBasic(sim_options=sim_options) # 训练模型 model.fit(data) # 预测评分 uid = str(196) iid = str(302) pred = model.predict(uid, iid) print(pred.est) ``` 这段代码展示了如何使用协同过滤算法来预测用户对文章的兴趣程度。通过这种方式，优快云平台可以更好地理解用户的需求，并提供更加精准的推荐服务。
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