一句话说清楚推荐系统及其分类

最新推荐文章于 2024-12-17 13:26:21 发布
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本文介绍了两种推荐系统的原理：基于内容的推荐和协同过滤推荐。通过购买行为分析，系统能够预测用户可能感兴趣的商品。内容推荐基于商品特性相似性，而协同过滤则依赖于用户群体的共同喜好。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

总括：我来告诉你你喜欢什么


分类：

1、基于内容的推荐（Content-based Recommendation）：你买了面包，应该还会买牛奶

2、协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）：你朋友都买了面包，你也应该会买面包

杨洪兵
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财务运营域——合同系统设计
庄小焱
10-27 2076
介绍了财务运营域的合同系统设计。首先阐述了传统合同管理模式的弊端，包括文档管理困难、进度控制困难、信息汇总困难和缺少预警机制等，强调了建设合同系统的必要性。接着详细介绍了合同系统的架构设计，包括业务架构和技术架构；业务流程设计涵盖合同起草、审签、审核与登记、备案、执行和归档等环节；还提到了数据模型和核心功能，如合同标准管理、流转管理、查询与统计管理和配置管理等。此外，介绍了系统与其他服务的对接，以及合同系统的作用，包括规范基础数据管理、提高管理效率、使项目合同收益一目了然、规范合同执行和使资金支付更加合理。
AI领域必知：7大热门分类及其商业应用案例解析
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AIGC应用创新大全的博客
07-05 963
想象一下：您打开手机，AI助手"小爱同学"听懂了您的语音指令；刷短视频时，系统总能推送给您喜欢的内容；去医院做CT，AI辅助医生更快发现了早期病变……这些场景背后，其实是不同AI技术在"分工合作"。AI大家族里有哪些"核心成员"（7大热门分类）？每个成员有什么"超能力"（核心原理）？它们分别能解决什么商业问题（应用案例）？普通人如何入门学习或应用这些技术？我们不会讲太多复杂公式，而是用"生活比喻+真实案例"的方式，让您对AI技术体系建立清晰认知。入门导览。
推荐系统的分类
waner_jiaki的博客
12-28 4598
推荐系统的分类方式有很多种，在不同的资料中也给出了不同的分类方式。 我们可以获得的数据总体来说有三种：用户的信息，物品的信息，和用户的行为信息。按照获得数据的不同也可以将推荐系统分为三种：(1).基于人口统计学的推荐。（2）.基于内容的推荐。(3).基于协同过滤的推荐。 基于人口统计学的推荐 当我们拿到用户的一些标签信息时，我们可以采用基于人口统计学的推荐，根据用户的特征可以找到与目标用户相似的用户，再根据相似用户的喜好对目标用户进行推荐。 ·基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based R
[推荐系统]分类
luotuoass
03-02 221
参照xlvector的博士论文，分类方式有二 1.基于数据的分类 2.基于模型的分类 目前商业上使用较广泛的，是基于数据的分类的一些算法，主要包括： 1.协同过滤 仅仅利用用户的行为信息，基于用户的历史兴趣进行推荐，包括itemCF， userCF。 2.基于内容的过滤 利用用户兴趣和item之间的相似度，基于Data内容上的相似性进行推荐，比如电影的导演、主演等 3...
【学习总结】推荐系统-一句话总结各种问题版
weixin_30381793的博客
03-21 234
参考资料： 常用推荐算法50页（公众号版） 1-什么是推荐系统？ 根据群体的行为、偏好等进行分析， 2-推荐系统分类： 多种分类方式： 根据 3-什么是协同过滤： 转载于:https://www.cnblogs.com/anliux/p/10574144.html...
推荐系统分类
vincent2610的专栏
10-31 1031
推荐系统可以分为以下几类： 1. Content-Based 2. Collaborative Filtering   2.1 Memory-Based Collaborative Filtering (利用相似矩阵)     2.1.1 user-item filtering     2.1.2 item-item filtering   2.2 Model-Based
推荐系统——分类
diaomei1716的博客
04-05 161
各类推荐系统的概念上的目标 方法　 概念上的目标 输入 协同 基于协同方法利用我的同组群体的评分与行为给出推荐 用户评分+社区评分 基于内容的 基于我过去的评分和行为根据我所喜欢的内容（属性）做出推荐 用户评分——物品属性 基于知识的 基于我对某种内容（属性）的精确要求给出推荐 用户要求+物品属性+领域知识 转载于:h...
推荐系统介绍与实现流程与原理
qq_42044006的博客
12-06 2133
推荐系统介绍与实现流程与原理 1. 推荐系统介绍 首先，什么是推荐系统？用大白话来说，推荐系统就是一个软件、系统，用来给你推荐你想要了解、或者你喜欢的物品的系统。这里的物品可能是文章，比如你是一个军事迷，那么他会给你推荐军事相关的文章给你，这样的平台如今日头条等。也可能是某件商品，比如你在淘宝上搜索电脑，那么你app接下来出现的商品可能大部分都是电脑相关的内容。再比如最近两年很火的短视频，为什么你会刷抖音一刷就是几个小时呢？因为你刷到的内容都是你感兴趣的，或者说比较符合你口味的内容，所以你就会搁那一直刷
【系统架构设计师】预测试卷二：综合知识（75道选择题）
数据知道的博客
10-19 6127
特定领域软件架构(Domain Specific Software Architecture，DSSA)是在一个特定应用领域中，为一组应用提供组织结构参考的标准软件体系结 构。DSSA通常是一个具有三个层次的系统模型，包括( )环境、领域特定应用开发环境和应用执行环境，其中( )主要在领域特定应用开发环境中工作。
【信息系统项目管理师-选择真题】2015上半年综合知识答案和详解
数据知道的博客
12-17 6192
1、以下关于大数据的叙述中是( )不正确的。A、大数据不仅是技术，更是思维方式、发展战略和商业模式 B、缺少数据资源和数据思维，对产业的未来发展会有严重影响 C、企业的价值与其数据资产的规模、活性、解释并运用数据的能力密切相关 D、大数据中，各数据价值之和远远大于数据之和的价值【答案】D2、自从第一台电子计算机问世以来，信息系统经历了由低级到高级，由单机到网络，由数据处理到 智能处理，由集中式计算到云计算的发展历程。以下关于云计算的叙述中，( )是不正确的。A、云计算凭借数量庞大的云服务器为用户提供远超单台
深度学习Keras对InceptionV3迁移学习精讲
06-11
本课程讲解内容是基于深度学习框架Keras，对InceptionV3模型进行迁移学习。涉及到迁移学习的必要性，迁移学习方法，迁移学习实战，最后用迁移学习结果去识别图片。
推荐系统的简单分类
phantom66的博客
12-20 4192
为了能够更好的区分推荐系统的类型, 本文根据先人的分类方法, 将推荐系统分为以下几类:1. 基于内容系统为用户推荐与他们过去的兴趣类似的物品. 物品间的相似性是基于被比较的特征来计算的. 例如, 某个用户对一部喜剧电影有了正面的评价, 那么系统就能学会从喜剧类型中为该用户推荐电影.协同过滤这种方法是找到与用户有相同品味的用户, 然后将相似的用户过去喜欢的物品推荐给用户.两用户间的相似偏好是通过计算用
推荐系统系列——推荐系统的分类
李霁明的博客
06-30 3282
文章目录同步读书之《菜根谭》3、心地光明，才华蕴藏4、污泥不染，机巧不用推荐系统的分类1 根据推荐策略分类2 根据实时性分类3 根据模型构造方式不同分类4 根据推荐是否个性化分类 同步读书之《菜根谭》 3、心地光明，才华蕴藏 君子之心事，天青日白，不可使人不知； 君子之才华，玉韫珠藏，不可使人易知。 4、污泥不染，机巧不用 势利纷华，不近者为洁，近之而不染者为尤洁； 智械机巧，不知者为高，知之而不用者为尤高。 纷华：指繁华的景色 推荐系统的分类   按照不同的分类标准，推荐系统有着不同的分类方法，常见的分类
推荐系统的主要分类
hongtinghua的博客
08-03 5945
推荐的大致方式： 购买该商品的用户还购买了。。。 与该商品类似的商品。。。 你可能认识的其他用户。。。 和你类似的其他用户。。。 基于项目分析：与特定商品相似的商品 基于用户分析：找出与特定用户相似的用户，（类似的用户资料，购买，浏览历史等），然后将相同的商品推荐给类似的用户 这两种方法都需要有一个相似矩阵的计算，基本方法有3种： 协同计算： 基于用用户评级和其他用户的行为，用相...
传统推荐系统分类
maowenbei的博客
08-11 289
基于用户行为 Content Based 基于内容本身特征 前提：Item - 特征， 用户 - items （喜爱程度） 推导：用户 - 特征（喜爱程度） 结果：用户 - 未知 item （喜爱程度） User Collaborative Filtering 相似用户喜欢的内容 前提：用户 - items （喜爱程度） 推导：用户相似度 结果：用户 - 未知 item （喜爱程度） Item Collaborative Filtering 用户喜欢内容的相似内容 前提：用户 - items （喜
打造工业级推荐系统（二）：无处不在的推荐系统
weixin_30820151的博客
04-26 718
导读：个性化推荐系统，简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在，推荐系统已经无处不在，在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益，新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条，直播平台给用户推荐喜欢的主播，金融网站给用户推荐需要的理财产品，社交网络给用户推荐大 V 或者其他朋友……越来越多的公司将推荐系统作...
推荐系统的分类的通俗理解
qq_39411501的博客
05-09 1273
一、基于实时性分类 实时推荐：可以加入spark、storm等组件 离线推荐：haoop生态系统就可以实现 二、基于推荐原则分类 基于相似性：可以计算用户的相似性，物品的相似性，根据值得大小进行推荐 基于知识：根据经验，一套约定俗成的规则，比如程序猿喜欢大长腿之类 基于模型：分为训练集和测试集，相当于依据数据学习一套规则 三、基于数据源分类 基于人口统计学（即基于用户）：根据用户信息诸如年龄，爱好...
推荐系统入门【分类、传统推荐算法、UserCF和ItemCF】
SeafyLiang的博客
10-26 3038
推荐系统入门【分类、传统推荐算法、UserCF和ItemCF】一、推荐系统分类二、传统推荐算法2.1 基于规则的推荐2.2 基于内容的推荐2.3 基于协同过滤的推荐（１）建立用户－项目评分矩阵（２）寻找最近邻（３）产生推荐2.4 基于混合模式的推荐三、存在的问题与挑战3.1 数据稀疏性3.2 特征抽取3.3 冷启动3.4 可扩展性四、UserCF和ItemCF4.1 User-based CF 基于用户的协同过滤4.2 Item-based CF 基于商品的协同过滤4.3 优缺点说明 一、推荐系统分类 推荐
推荐系统学习（一）推荐系统分类与基本流程
呆萌的代Ma
08-07 641
文章目录推荐系统框架推荐系统分类：推荐系统基本流程 推荐系统框架 推荐系统分类： 基于统计学 个性化推荐：一切即标签 基于推荐原则的分类 基于相似度 基于知识 基于模型 基于数据源的分类 基于用户画像的推荐 基于内容(content based, CB)的推荐 基于协同过滤(collaborative filtering, CF)的推荐 基于近邻 基于用户的协同过滤(User-CF) 基于物品的协同过滤(Item-CF) 隐语义模型(Latent Factor Model, LFM
你为什么不选择读研2、你如何看待测试人员的快乐是建立在开发人员的痛苦之上的3、你如何看待测试是产品上线的最后一道防线，所以上线后出现的问题都应该测试人员负责这个问题的4、简单描述一下测试分类5、简单谈谈你的职业规划以及一句话概括测试的目的6、你测出的bug不得到开发人员的认可时，你会怎么做7、你最近关注得比较多的新闻是啥还有两个问题记得不是很清楚了，问完之后并没有让我们再问问题，其实我应该追问一下，如果拿到offer了，是不是可以提供大四实习的机会。但是事情已经过去了，也希望自己能够通过二面，真的不再希望自己一直被卡在一面二面上了！！
04-03
### 测试人员常见面试问题及回答 #### 关于测试分类的理解 软件测试可以分为多种类别，主要包括功能测试、性能测试、安全测试以及兼容性测试等。功能测试主要关注产品的功能性需求是否满足预期；性能测试则评估系统的响应速度和稳定性；安全测试旨在发现系统中的漏洞并防止恶意攻击；而兼容性测试则是为了验证应用在不同环境下的表现一致性[^1]。 ```python def test_categories(): categories = { 'Functional Testing': 'Verifies that the product meets its functional requirements.', 'Performance Testing': 'Evaluates system responsiveness and stability under various workloads.', 'Security Testing': 'Identifies vulnerabilities to protect against malicious attacks.', 'Compatibility Testing': 'Ensures consistent behavior across different environments.' } return categories ``` #### 职业规划与发展路径 作为测试工程师，职业发展可以从初级测试员逐步成长为高级测试工程师甚至测试经理。在这个过程中，个人需要不断提升自己的技能水平和技术广度。例如，掌握自动化测试工具（如Selenium）、熟悉CI/CD流程以及深入理解DevOps理念都是必要的。此外，保持对新兴技术和行业趋势的关注也是长期发展的关键因素之一[^2]。 #### 与开发团队协作的方式 良好的沟通机制对于促进测试人员与开发者之间的有效合作至关重要。通过建立定期会议制度来讨论项目进展状况，并利用缺陷跟踪系统记录所有已知问题及其状态变更情况，从而确保双方都能及时获取最新信息。另外，在发现问题时应采取建设性的反馈方式而非指责态度，这样有助于营造更加积极的工作氛围[^3]。 ### 总结 综上所述，成为一名优秀的测试人员不仅需要具备扎实的技术基础，还需要培养诸如细心耐心这样的软实力特质。同时也要注重与其他部门同事间的良好互动关系构建，这样才能更好地推动整个项目的顺利进行。
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