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FlinkCommodityRecommendationSystem Recs FlinkCommodityRecommendationSystem(基于 Flink 的商品推荐系统) 1. 前言 系统取名为 Recs,灵感源于 Recommendation System.logo 使用在线 logo 网站制作. 作者开发该项目,是为了学习 Flink 以及相关大数据中间件.出于展示目的,使用 Springboot + Vue 开发了配套的 web. 作者有过 python + django +…

一.基本信息 标题:基于JAVA的商品网站的研究 时间:2015 出版源:信息技术 文件分类:对java语言的研究 二.研究背景 本文主要介绍了系统的分析,设计和开发的全部过程. 三.具体内容 文献的主要内容分为三大部分.总体研究方案,开发工具以及详细模块设计. 总体研究方案:有导航页面,首页,商品展示,站内新闻,在线聊天,留言板,后台管理.导航页面包含了其他6项内容. 开发工具:采用基于 B/S(Browser/Web)的开发模式,选择 JAVA.JSP.Html 语言为主要开发工具,采用 T…

一.基本信息 标题:基于JSP的商品信息管理系统设计与开发 时间:2015 出版源:Computer Knowledge and Technology 文件分类:jsp技术的系统开发 二.研究背景 通过了解公司产品人工现状的一些管理方面的现状和要求,运用计算机技术开发的商品信息管理系统,能大大节省人力资源,还能节约不少的管理成本.使商品的管理更加的效率化. 三.具体内容 文献的主要内容分为四大部分.分为系统分析,系统设计,统实现以及系统测试.最后还阐述了一些关于计算机网络安全的知识. 系统分析:…

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就…

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

在之前的博客中,我主要介绍了embedding用于处理类别特征的应用,其实,在学术界和工业界上,embedding的应用还有很多,比如在推荐系统中的应用.本篇博客就介绍了如何利用embedding来构建一个图书的推荐系统. 本文主要译自<Building a Recommendation System Using Neural Network Embeddings>,完整详细的代码见官方GitHub. 目录 一.背景&数据集读取 1.1 神经网络嵌入(Neural Network Em…

文章主要介绍的是koren 08年发的论文[1],  2.2neighborhood models部分内容(其余部分会陆续补充上来). koren论文中用到netflix 数据集, 过于大, 在普通的pc机上运行时间很长很长.考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主,所以采用Movielens 数据集. 变量介绍(涉及到的其他变量可以参看上面提到的相关文章): 利用pearson相关系数,求i,j之间的相关性. 文章中提到shrunk correlation coefficient(收缩的相关系…

OLAP(联机分析处理)是数据仓库的主要应用之一,通过设计维度.度量,我们可以构建星型模型或雪花模型,生成数据多维立方体Cube,基于Cube可以做钻取.切片.旋转等多维分析操作.早在十年前,SQL Server.Oracle 等数据库软件就有OLAP产品,为用户提供关系数据库.多维数据集.可视化报表的整套商业智能方案. (本科毕业设计就是做OLAP分析,对相关理论和实践有兴趣的可以参阅我的论文,链接:https://share.weiyun.com/d6b7a9b521927d93c004ef…