欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 话说,最近的瓜实在有点多,从我科校友李雨桐怒锤某男.陈羽凡吸毒被捕.蒋劲夫家暴的三连瓜,到不知知网翟博士,再到邓紫棋解约蜂鸟.王思聪花千芳隔空互怼. 而最近的胜利夜店.张紫妍巨瓜案.最强大脑选手作弊丑闻,更是让吃瓜群众直呼忙不过来:瓜来的太快就像龙卷风,扶我起来,我还能吃! 说到底,这其实是一个信息过载的时代:公众号每天数十条的推送.朋友圈的晒娃晒旅游.各种新闻报道扑面而来令人眼花缭乱.目不暇接-- 那么问题来了,怎么找到自己的关注点呢

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.简介: 推荐系统是最常见的数据分析应用之一,包含淘宝.豆瓣.今日头条都是利用推荐系统来推荐用户内容.推荐算法的方式分为两种,一种是根据用户推荐,一种是根据商品推荐,根据用户推荐主要是找出和这个用户兴趣相近的其他用户,再推荐其他用户也喜欢的东西给这个用户,而根据商品推荐则是根据喜欢这个商品的人也喜欢哪些商品区进行推荐,现在很多是基于这两种算法去进行混合应用.本文会用python演示第一种算法,目标是对用户推荐电影. 二.获取数据: 在movielens上,有许多的用户对电影评价数据,可以至(h

商品评论(评价)功能 1.概述 评论功能已经成为APP和网站开发中的必备功能.本文主要介绍评论功能的数据库设计. 评论功能最主要的是发表评论和回复评论(删除功能在后台).评论功能的拓展功能体现有以下几方面: (1)单篇文章的评论数量和信息展示: (2)从时间维度,按照时间倒叙的方式展示动态的用户评论信息: (3)不同栏目,不同模块,不同时间维度的评论排行展示: (4)精华评论的单独推荐和聚合展示: (5)评论后直接分享到绑定的第三方平台: (6)点赞数.回复数等维度的排行等. 评论的后台管理:

商品规格表结构设计 商品规格包括规格组合.规格项,规格项为规格组的成员. 规格组 |-规格项:规格值 |-规格项:规格值 规格组 |-规格项:规格值 |-规格项:规格值 同一类商品的规格相同. 方案一 使用多个表存储商品规格.在已有的商品分类表和商品表的基础上,增加商品规格分组表.商品规格项表.商品规格值表. 表设计 商品表:tb_item 列名       类型       键   说明 item_id  bigint     P     商品id cat_id    bigint     F

一.简介 继上一篇基于用户的推荐算法,这一篇是要基于商品的,基于用户的好处是可以根据用户的评价记录找出跟他兴趣相似的用户,再推荐这些用户也喜欢的电影,但是万一这个用户是新用户呢?或是他还没有对任何电影做评价,那我们要怎么去推荐他可能会有兴趣的东西呢?这边就是要介绍基于商品的相似度,我们打开豆瓣随便查看一部电影,会看到下面有一个栏位是喜欢这部电影的人也喜欢哪些电影,就是利用了商品相似度的概念.商品相似度还有一个好处,就是可以“事先”计算好,由于商品相似度每个用户看到的结果都会是一样的,他可以事先就

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小明刚刚入职淘宝,老大给他交代了一个简单的任务,实现一个简易的商品推荐系统. 这个商品推荐系统的需求如下: 一共有 n 件商品可以被推荐,他们的编号分别为 1 到 n.每件商品都有一个价格,编号为 i的商品价格为 pi​ 元. 现在需要给用户推荐尽可能多的商品,但是要保证按照编号上升的顺序给用户依次推荐商品,并且,相邻商品 的价格之差的绝对值不能超过 d.注意,第一个推荐的商品价格没有限制. 输入格式 输出格式 对于每组数据,输出一行一个整数,表示最多能推荐的商品个数. 样例输入 2 6 3 5

题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/26984                                                                        淘宝的推荐系统 小明刚刚入职淘宝,老大给他交代了一个简单的任务,实现一个简易的商品推荐系统.这个商品推荐系统的需求如下: 一共有 nn 件商品可以被推荐,他们的编号分别为 1 到 n.每件商品都有一个价格,编号为 i 的商品价格为 pi​元.现在需要给用户推荐尽可能多的商品,但

阅读导读: 1.Mahout中推荐过滤算法支持哪两种算法? 2.用java代码怎样计算男性用户打分过的图书? 3.itemEuclidean.userEuclideanNoPref各自是什么算法? 1. 项目背景 Amazon是最早的电子商务站点之中的一个.以网上图书起家,最后发展成为音像,电子消费品,游戏.生活用品等的综合性电子商务平台.Amazon的推荐系统,是互联网上最早的商品推荐系统,它为Amazon带来了至少30%的流量.和可观的销售利润. 现在推荐系统已经成为电子商务站点的标配,假设

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

代码报错注意事项: 1:最后Ctrl+shift+O  导入包2:导入mahout包3:新建datafile文件包,在其下面新建csv文件

前言 本文是Mahout实现推荐系统的又一案例,用Mahout构建图书推荐系统.与之前的两篇文章,思路上面类似,侧重点在于图书的属性如何利用.本文的数据在自于Amazon网站,由爬虫抓取获得. 目录 项目背景 需求分析 数据说明 算法模型 程序开发 1. 项目背景 Amazon是最早的电子商务网站之一,以网上图书起家,最后发展成为音像,电子消费品,游戏,生活用品等的综合性电子商务平台.Amazon的推荐系统,是互联网上最早的商品推荐系统,它为Amazon带来了至少30%的流量,和可观的销售利润.

可能最近做二分和DFS做傻了? 小明刚刚入职淘宝,老大给他交代了一个简单的任务,实现一个简易的商品推荐系统. 这个商品推荐系统的需求如下: 一共有 n 件商品可以被推荐,他们的编号分别为 1 到 n.每件商品都有一个价格,编号为 i 的商品价格为 pi​ 元.现在需要给用户推荐尽可能多的商品,但是要保证按照编号上升的顺序给用户依次推荐商品,并且,相邻商品的价格之差的绝对值不能超过 d.注意,第一个推荐的商品价格没有限制. 输入格式 第一行输入一个整数 T,表示测试数据组数. 接下来依次输入 T 

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-recommend-book/ 感谢! Mahout构建图书推荐系统 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bi

前一篇文章我们介绍了LR->FM->FFM的整个演化过程,我们也知道,效果最好的FFM,它的计算复杂度已经达到了令人发指的\(n^2k\).其实就是这样,希望提高特征交叉的维度来弥补稀疏特征,不可避免的带来组合爆炸和计算复杂度过高的问题.这一篇,我们介绍一下Facebook提出的GBDT+LR的组合来解决特征组合和筛选的问题. 结构 整体的思路就是用GBDT构建特征工程,使用LR预估CTR这两步.由于这两步是独立的,所以不存在将LR的梯度回传到GBDT这类复杂问题.关于GBDT,就需要另外开一

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据:另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模数据进行处理.Doug Cutting在这两篇论文的启发下,基于OSS(Open Source software)的思想实现了这两篇论文中的原理,从而Hadoop诞生了. Hadoop是一种开源的适合

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社