这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究.开发也边整理相关的资料.网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识.我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让没有工科基础的人也能大致了解. 简单讲解 基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法. 这种算法常用于根据用户的行为历史信息,如评价.分享.点赞等行为并将这些行为整合计算出用户的偏好,再对计算推荐项目与用户偏好的相似度,将最相似的推荐给用户.例如在…

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录 一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧 正文 一…

港真,自己一直非常希望做算法工程师,所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习,今天了解到的算法,就是我们生活中无处不在的推荐系统算法. 其实,向别人推荐商品是一个很常见的现象,比如我用了一个好的商品,向朋友安利之类的.在以前广告系统不发达的时候,我们也是靠口口相传来进行商品的推广.那么为什么,现在推荐系统变的非常重要了呢?,在以前,我们的商品不像现在的物品一样琳琅满目,我们有时间,可以把商品都浏览一遍在进行选择,因为我们都想选择所有商品中最好的,而现在,由于资源的众多,我们不会用大把…

基于内容的推荐的基本推荐思路是:用户喜欢幻想小说,这本书是幻想小说,则用户有可能喜欢这本小说 两方面要求:(1)知道用户的喜好:(2)知道物品的属性 基于内容的推荐相比协同过滤方法(个人观点):协同过滤用到了大量用户的群体行为特征,两个特点,(1)要大量用户,(2)除了用户的行为之外,不需要其他信息:基于内容的推荐,需要用户和物品的额外信息,如:用户喜好.物品属性等等,但是不需要存储.处理大量的用户数据. 基于内容的推荐和基于知识的推荐没有明确界限,两者区别:前者更侧重于提取物品属性,后者更侧重…

大数据学习之BigData常用算法和数据结构 1.Bloom Filter     由一个很长的二进制向量和一系列hash函数组成     优点:可以减少IO操作,省空间     缺点:不支持删除,有误判     如果要支持删除操作: 改成计数布隆过滤器 2.SkipList(跳表)     核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减.每个节点包含两个指针,一个->,一个向下. 并行编程情况下可以用锁或者CAS操作.     CAS:     compare…

基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. { "more_like_this" : { "fields" : ["title", "content"], "lik…

基于内容的推荐…

ElasticSearch java API-使用More like this实现基于内容的推荐 基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. 先看一个查询请求的json例子: { "more_like_this" : {"f…

应用程序已经是近代的一个最重要的IT创新.应用程序是连接用户和数据之间的桥梁,提供即时訪问信息是最方便且呈现的方式也是easy理解的和令人惬意的. 然而,app开发人员.尤其是后端平台能力,一直在努力跟上用户的期望.记得第一次基于WAP技术的移动互联网的日子吗?过度炒作和预期不匹配的教训. 36大数据专稿,原文作者:Ronnie Beggs,  本文由36大数据翻译组-张小顺翻译向36大数据投稿,并授权36大数据独家公布.不论什么不表明来源于36大数据和译者的转载均为侵权. 在已经收录的app应…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里巴巴高级研究员贾扬清为我们带来<大数据AI发展的新机遇和新挑战>的分享.本文主要从人工智能的概念开始讲起,谈及了深度学习的发展和模型训练,以及数据的爆发增长,着重阐述了算法.数据和算力的闭环. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理: 作为一个研究者的身份,在这么多年AI的科研工作之中,有哪些有意思的事情? 说到人工智能,从十几年前我开始做人工智能的时候,我当时认为毕业可能就失业了,我们永远不会像做数据库.系统.架构的人那…