各平台的推荐算法，太贴切了！

最新推荐文章于 2025-07-25 17:54:55 发布
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最小生成树(Prim、Kruskal)算法，秒懂！
bigsai
09-30 4万+
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚，什么是最小生成树? 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。 最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。因为n个节点最少需要n-1个边联通，而距离就需要采取某种策略选择恰当的边。 学习最
推荐算法之Deep&Cross模型
qq_38375203的博客
06-03 1039
这算是Wide&Deep模型的一个补充吧，前面写了一篇文章推荐算法之Wide&Deep模型，本想着这两个模型合在一起写的，结果Deep&Cross模型都快写完了，断网了，没保存，只有前面的W&D模型（万字长文啊，心态炸裂）。休息了一会打算重开一个继续写吧，真的是难熬，关于前面总结的其余模型优劣点在这里就不说了，可以参考我前面的文章。还是老规矩，先上一下总体框架图吧。 关于这个模型其实就是对W&D中Wide部分进行改进的模型，前文中我们说过，W&D模型原理很简单，但是最主要的是要掌握W&D这种线性和非线性，处
抖音算法揭秘，百万粉丝的背后逻辑
Mage25的博客
10-10 2378
抖音算法揭秘，百万粉丝的背后逻辑 抖音如何让上热门？ 百度有百度的算法、微信有微信的算法、头条也头条的算法，算法是任何平台必不可少的机制，今天就来分享一下抖音的算法机制。 一、科普 算法是什么？ 简单通俗的讲，算法就是一套评判机制。这套机制对平台的所有用户都有效，无论是内容生产者（拍视频的人）或内容消费者（看视频的人），很多时候我们既是生产者也是消费者。我们在平台上的每一个动作都像是一个清晰的指令，平台根据这些指令来判断我们的性质。并将我们分为优质用户、沉默用户、流失用户、可挽回用户户等；除此之外，它
用Python分析李小璐微博.........贾乃亮到底.........
大数据公社
01-09 6372
图3、涉及的人物词频分享朋友圈 也是另一种赞赏The more we share, The more we have 欢迎加入数据君高效数据分析社区加我私人微信进入大数据干货群：tongyuannow 目前100000+人已关注加入我们
推荐算法在电商商城中的应用
最新发布
商城 / Java 商城 -首选 商城 开源 电商 商城 源码 商城
07-25 690
推荐算法通过“理解用户、匹配需求、适配场景”，在电商商城的全链路（从首页入口到支付转化、复购召回）中发挥作用，既能让用户更高效地找到心仪商品，也能帮助商家提升流量利用率、降低获客成本，最终实现“用户体验”与“商业目标”的双赢。
趣图：国内一些大平台的推荐算法
java面试笔试
09-27 652
BAT都是如何面试的？看完我惊呆了！编程语言撕X大战，看看各大语言怎么描述自己的 ...
如何用修灯泡解读IT行业
爱编程
12-25 998
精彩回顾  点蓝字即可  ♡ 女程序媛与男程序猿的一天♡ 老说程序员如何看产品经理，今天说说产品经理讨厌哪些程序员♡ 史上最深（sàng）入（xīn）浅（bìng）出（kuáng）的IT术语解读♡ 如何假装成为一名好程序员？♡ 招聘黑话大全，能听懂证明你是历经磨难的老司机♡ 当流行歌曲遇到程序猿——有没有那么一个bug，会让你突然想起我♡ 让程序员彻夜难眠，难道你良心不会痛么？
各大平台的推荐系统原来是靠他来完成的，太牛了
ItStar
11-27 5769
1. 推荐系统概述电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一，亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者，亚马逊的推荐系统深入到网站的各类商品，为亚马逊带来了至少30%的销售额。不光是电商类，推荐系统无处不在。QQ，人人网的好友推荐；新浪微博的你可能感觉兴趣的人；优酷，土豆的电影推荐；豆瓣的图书推荐；大从点评的餐饮推荐；世纪佳缘的相亲推荐；天际网的职业推荐等。推荐算法分类：按数据使用划分：
基于协同过滤算法商品推荐系统设计与实现
weixin_44308935的博客
09-04 1930
基于协同过滤算法商品推荐系统设计与实现
融合多上下文特征信息的贝叶斯群组推荐算法.docx
02-23
此外，多上下文特征信息的融合能够帮助算法更好地理解用户在不同情况下的行为模式，从而提供更贴切的推荐。 多上下文特征信息通常包括： 1. **时空上下文**：例如，用户在特定的时间（如晚上、周末）或地点（如...
【推荐算法】Graph Embedding系列之LINE: Large-scale Information Network Embedding
长相忆兮长相忆的专栏
07-06 1315
LINE能够将非常大的信息网络embedding到低维的向量空间，同时LINE适用于带权或者不带权的有向图和无向图。LINE定义了一阶相似度和二阶相似度，并在目标函数保留了网络的局部结构和全局结构。在优化目标函数时，LINE采用了边抽样算法，提高了其有效性和效率。
个性化搜索引擎推荐算法研究
06-23
文首先全面了解了实现个性化搜索引擎的基本理论和研究现状，并对现有各种个性化推荐技术进行性能对比分析，为以后的研究提供了理论基础
国内各大平台的推荐算法，看到360的时候笑喷了……
数据与算法之美
03-07 1902
网友整理的各大平台推荐算法！
国外知名互联网公司的系统设计和推荐算法汇总
<sdffdsfsdfdfs>sfsfsfsdfsdffds</sdfsDS>Fsd
07-17 917
????????关注后回复“进群”，拉你进程序员交流群????????作者丨theinsaneapp.com译者丨张健欣策划丨万佳来源丨InfoQ（ID：infoqchina）今天，我...
玩转各大自媒体平台的推荐机制，让你快速上爆文，让你快速月入过万！
weixin_wws1513的博客
05-27 3353
有许多人说：为什么我的自媒体平台的推荐多，阅读很少呢？为什么推荐和阅读的比例都很好，却停止推荐了呢？ 自媒体平台的推荐量和阅读量到底有什么关系，为什么有的文章推荐多，有的推荐少呢？针对这样的问题，我们要先了解清楚平台的基础规矩规则。 自媒体文章，如果没有推荐，那么意味着没有流量，因此，自媒体核心算法以及推荐机制的研究一直都是做自媒体人的研究与探求的。 无论做什么。都是存在的推荐机制的，我讲过抖音...
【推荐算法】基于内容的推荐算法
大雨的博客
10-10 4409
基于内容的推荐算法是一种个性化推荐系统，它通过分析用户历史行为和偏好，以及物品的特征信息，来预测用户可能感兴趣的其他物品。该算法的核心思想是利用物品的内容信息，而不是依赖用户间的相似性或物品间的关联性。
「只推荐一位」玩转算法的大厂灵魂Coder！
码农故事汇
08-19 673
今天要给大家推荐的是一个推荐系统领域的算法大牛：高阳团 / Thinkgamer。大学毕业后，加入京东商场，任职算法工程师，目前就职于一个D轮公司，担任算法负责人！他虽然...
抖音、视频号、知乎、小红书4大平台流量算法机制
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让你爱上电路设计
06-08 1万+
抖音、视频号、知乎、小红书4大平台流量算法机制
先知平台算法原理简介
u014033218的专栏
03-05 3925
先知机器学习平台算法原理 1. 统计学角度看待机器学习问题 如何从数据中“学习”到尽可能正确的知识（模型），并将其用于新数据的预测是传统机器学习需要解决的核心问题。从统计的角度看，这个问题可以表述为，依据已有的样本数据，寻找模型参数（知识）的合理估计，使得这个估计在总体样本数据上期望损失最小。 对于传统的有监督的机器学习（supervised learning）形式化的表示就是：给定样本总体D...
java项目推荐算法
03-02
### Java项目中常用的推荐算法实现及案例 #### 协同过滤算法 协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是一种广泛应用的推荐算法，在Java项目中有多种实现方式。CF主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种形式。 - **基于用户的协同过滤**：该方法通过计算用户之间的相似度来预测目标用户可能感兴趣的商品或服务。对于每一个待推荐项，找到与其兴趣最接近的一组用户，并根据这些用户的评分情况给定推荐分数[^1]。 - **基于物品的协同过滤**：此方法侧重于商品间的关联关系，即如果两个商品经常被同一类人群购买，则认为它们之间存在较高的相似性。当需要向某位顾客提供个性化建议时，就优先考虑那些与他之前喜欢过的物件相类似的其他产品。 ```java // 计算用户间余弦相似度函数示例 public double cosineSimilarity(Map<Integer, Double> userRatingsA, Map<Integer, Double> userRatingsB) { Set<Integer> commonItems = new HashSet<>(userRatingsA.keySet()); commonItems.retainAll(userRatingsB.keySet()); double dotProduct = 0; double normA = 0; double normB = 0; for (Integer item : commonItems) { double ratingA = userRatingsA.get(item); double ratingB = userRatingsB.get(item); dotProduct += ratingA * ratingB; normA += Math.pow(ratingA, 2); normB += Math.pow(ratingB, 2); } if (normA == 0 || normB == 0) return 0; // 防止除零错误 return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB)); } ``` #### 基于内容的推荐算法 除了协同过滤外，另一种常见的做法就是利用已知的信息描述对象特征来进行匹配——这就是所谓的基于内容(Content-Based) 的推荐机制。具体来说，可以通过提取文档、图片或其他媒体资源的关键属性作为标签，进而构建索引库；之后再依据新加入的内容所携带的相关标记去检索并返回最为贴切的结果列表[^3]。 ```java // 获取当前成员与其他成员的兴趣相似度列表的方法示意 public List<InterestMatchResult> countSimilarityList(int currentMemberId){ Member currentUserProfile = getMemberById(currentMemberId); List<Member> allMembers = getAllMembers(); List<InterestMatchResult> similarityResults = new ArrayList<>(); for(Member member : allMembers){ if(member.getId() != currentMemberId){ double simScore = computeContentBasedSimilarity(currentUserProfile.getContentFeatures(), member.getContentFeatures()); InterestMatchResult result = new InterestMatchResult(member.getId(), simScore); similarityResults.add(result); } } Collections.sort(similarityResults, Comparator.comparingDouble(InterestMatchResult::getSimScore).reversed()); return similarityResults.subList(0, Math.min(10, similarityResults.size())); } private static class InterestMatchResult{ private final int memberId; private final double simScore; public InterestMatchResult(int id, double score){ this.memberId=id; this.simScore=score; } public int getId(){ return this.memberId; } public double getSimScore(){ return this.simScore; } } ```
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