本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐，
本文所介绍被CCF A类会议WWW2022接收的题为《Veracity-aware and Event-driven Personalized News Recommendation for Fake News Mitigation》的论文。该论文所关注的问题是如何从个体用户的角度有效地减少假新闻（fake news）的传播。现有假新闻控制策略（fake news mitigation strategies）主要是采取策略来控制假新闻在整个社交网络中的传播，而不能从用户层面有针对性地减缓假新闻在他们中的传播和及对他们的影响，从而难以满足对不同用户采取有针对性的干预策略来减缓假新闻传播的需求。
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推荐算法经过多年的发展已较为成熟，融合数学、计算机等多学科，进行分类与标签匹配，再通过海量运算后进行精准推荐
如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。
最近公司有意做一款机器学习的应用，主要集中于推荐系统这个方向，因此看了看一些基础知识，此篇是一个学习总结，不算是完整原创文章。
在这个时代，推荐引擎成了很多公司获得用户流量的利器，那请问一下，在机器学习进步如此神速的背景下，你收到的网站或APP的推荐，是否效果更好了呢？
理解在线新闻社区的演变对于设计更有效的新闻推荐系统至关重要，但由于缺乏适当的数据集和平台，现有研究在理解推荐系统如何影响社区演化方面存在局限，导致了可能影响长期效用的次优系统设计。
个性化推荐不是产品首次发布时就能带的，无论是基于用户行为的个性化，还是基于内容相似度的个性化，都建立在大量的用户数和内容的基础上。产品发布之初，一般两边的数据都有残缺，因此个性化推荐也无法开展。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中，帮助学习者成长。
作者：章华燕 编辑：祝鑫泉 前言 1 随着移动互联网技术和社交网络的发展，每天都有大量包括博客，图片，视频，微博等等的信息发布到网上。我们正处于大数据的时代，传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。 个性化推荐主要是根据用户的兴趣和和利时行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：
推荐系统是一种通过分析用户历史行为、个人兴趣和社交关系等信息，向用户提供个性化推荐内容的技术。推荐系统在电子商务、社交网络和音乐视频等应用中得到了广泛应用。本文将详细介绍推荐系统算法的研究与实践，重点介绍了协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐模型，并分析了它们的优缺点和实际应用场景。
1. 序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些
致力于为机器学习、深度学习、数据挖掘等AI技术的“初学者”或者“爱好者”，进行基础理论与实战技能的介绍和学习。我们团队成员既有各个著名院校的在校硕士生、博士生，也有BAT一线资深工程师，我们会竭诚为您服务！
序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统
最近因为公司业务上的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的：
0. 序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。 1. 什么是推荐系统？ 推荐系统是啥？ 如果你是个多年电商（剁手）党，你会说是这个： 如果你是名充满文艺细胞的音乐发烧友，你会答这个： 如果你是位活跃在各大社交平台的点赞狂魔，你会答
作者在《协同过滤推荐算法》、《矩阵分解推荐算法》这两篇文章中介绍了几种经典的协同过滤推荐算法。我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法，这几个算法的原理简单，容易理解，也易于工程实现，非常适合我们快速搭建推荐算法原型，并快速上线到真实业务场景中，作为其他更复杂算法的baseline。
最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的：
作者 | 谢幸、张富峥 编者按：互联网的迅猛发展为信息量的惊人膨胀提供了肥沃的土壤。丰富的信息资源给用户提供更多选择的同时，信息的泛滥也意味着用户必须为信息筛选付出更大的成本。 应运而生的个性化推荐技术能够在这个被信息淹没的时代，把用户最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。本文中，微软亚洲研究院研究员谢幸、张富峥将为你揭开大数据背后个人性格的神秘面纱，近距离感受个性化推荐的神奇之处。原论文刊登于《中国人工智能学会通讯》2017年第07期。 个性化推荐系统大致可以分为三层境界，以电商推荐场景为例： 第一层
其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。
4 月 13 日，马斯克向美国证券交易委员会提交提案，计划以每股 54.2 美元的价格，用现金 100 % 收购 Twitter 的所有已发行普通股。 虽然该提案不具有约束力，即便通过，也还需政府批准、法律会计税务的调查、最终谈判执行等流程。但马斯克似乎并不担心，公开称，即便 Twitter 拒绝，身为股东的他，还有一个 Plan B。 在这之前，马斯克发起过「是否同意将 Twitter 算法进行开源」的投票，而他本人是坚定的支持者，认为应该将 Twitter 的后台代码放在 Github 平台。如果马
协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用
作者：justin 前言 资讯产品近几年持续火爆，赚足了人们的眼球。以今日头条披露的数据为例：日活跃用户超过一亿，单用户日均使用时长超过 76分钟，资讯类产品的火爆程度可见一斑。资讯类产品的火爆让BA
导 语 “推荐系统”可以说是今天AI技术最常见的应用场景之一，从商品到新闻资讯、短视频、音乐，它能够找到用户的个性化需求，按照用户的需求喜好，将匹配的信息内容精准地推送给用户。 在这个信息过载的时代，推荐系统可以帮助用户更加高效地发现对自己有价值的信息。与此同时，对于许多应用场景而言，它已经成为了一个不可或缺的功能。 9月29日19:00-21:00，腾讯大数据星火计划系列技术沙龙第4期《Angel核心推荐算法及其应用探秘》直播专场将于线上举办。四位在人工智能领域有着丰富经验的腾讯工程师，将为大家介绍腾讯
互联网时代，信息量惊人膨胀，也意味着用户必须为信息筛选付出更大成本。个性化推荐技术的出现，意味着这个被信息淹没的时代，用户可以直接获得自己最感兴趣的内容推。但现实是，虽然这个技术已被广泛应用于各种互联网平台，但离真正读懂大家的心还很远。
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。
资讯产品近几年持续火爆，赚足了人们的眼球。以今日头条披露的数据为例：日活跃用户超过一亿，单用户日均使用时长超过 76分钟，资讯类产品的火爆程度可见一斑。资讯类产品的火爆让BAT巨头坐卧不安，纷纷站出来反击。手机百度除了搜索框之外，大部分已经被一条条新闻占据。阿里则是依托UC浏览器上线了自己的头条。腾讯在腾讯新闻之外，从头搞起了天天快报。 头条为何能取得成功？很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好，个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐技术，特别是资讯推荐常用的算法，带大家从“内行”的角度来解密下个性
[导 语]本文是清华大学张敏副教授在Byte Tech 2019 机器智能前沿论坛上的分享实录。Byte Tech 2019由中国人工智能学会、字节跳动、清华大学联合主办，清华大学数据科学研究院协办。
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，于是有了个性化推荐系统。
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
推荐评测 活动时间：2018年1月9日 斗鱼直播分享 活动介绍：TMQ在线沙龙第三十八期分享 本次分享的主题：推荐测试。 共有65位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！ 嘉宾 赵田：腾讯手机QQ浏览器测试团队，高级工程师，主要负责后台内容层的测试。 擅长搭建测试平台，数据层的测试和分析。 分享主题 推荐评测测试思路 本次分享，嘉宾给我们介绍了以下内容： 推荐类实例&流程 推荐类模型抽象&评测 白板建设 测试思路 问答环节 1、相同类型的文章怎么测试它们的热度，
来源 | 微软研究院AI头条（公众号ID：MSRAsia） 编者按：我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的
作为一个文科生，深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼，传统的分析、内容生产，势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域，斥巨资（狗头保命
导语：看过那么多新闻，听过那么多传奇，甚至自己也钻研过当下的AI大潮，我们似乎还不太清楚，我们到底能做一些什么？作为一个工薪阶层，我们能有哪些机会？让我们一起来看一下这篇报告吧。 一、机器学习相关的公
| 导语 根据实际项目经验，从零开始介绍推荐的基础知识与整体框架。希望能帮助大家在了解部分碎片化知识后，形成对推荐系统全貌的认知。 本文作者：yijiapan，腾讯WXG数据科学 一、推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。 数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数
2019年12月8日至12月14日，微众银行首席人工智能官杨强教授受邀参加于加拿大温哥华举办的人工智能和机器学习领域的国际顶级会议：神经信息处理系统大会（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS）。在微众银行联合谷歌、卡内基梅隆大学举办的联邦学习国际研讨会上，杨强教授以《Federated Recommendation》为主题，分享了微众银行首创的联邦推荐技术的最新研究成果和落地应用。
作者 | DavidZh 中国最大的两个短视频产品快手和抖音，世界最大的社交网络 Facebook，最近都来到了舆论风波的正中心。 凭借强大的推荐算法和用户贡献内容（UGC），这三家公司积累了海量用户，但也都遇到了内容审核的难题。 今日头条旗下的内涵段子被监管部门评价为“导向不正”。快手、抖音、火山小视频的审核机制没能拦下由用户上传并被监管部门认定的“低俗内容”。而 Facebook 整个 2017 年都在跟假新闻做斗争，最近还因为 8700 万用户隐私数据被泄露 CEO 扎克伯格要到美国国会参加专门的
导语：作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中对基于内容的推荐算法做了比较详细的讲解，其中一类非常重要的内容推荐算法是基于标签的倒排索引算法，也是工业界用的比较多的算法，特别是新闻资讯类、短视频类产品大量采用该类算法。在本篇文章中作者会结合电视猫的业务场景及工程实践经验来详细讲解基于标签的倒排索引算法的原理及工程落地方案细节。
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
学术界往往更加关注推荐算法的各项评估指标。从基本的协同过滤到点击率预估算法，从深度学习到强化学习，学术界都始终走在最前列。一个推荐算法从出现到在业界得到广泛应用是一个长期的过程，因为在实际的生产系统中，首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供推荐服务，在这个前提下才能追求推荐系统的效果。
在DT(datatechnology)时代，人们的日常生活已经和各种各样的数据密不可分，例如在网络购物、在线视频、在线音乐、新闻门户等都在产生海量的数据。海量的数据产生也带来了信息过载和选择障碍的困扰，每个用户的时间和精力是有限的，怎样帮助用户进行信息的过滤和选择，在DT时代是非常有价值的。
一、机器学习相关的公司分析 1、大的有师傅的公司 这类公司主要是百度，阿里和腾讯。共同的特点是数据很大，机器学习的团队比较庞大，一般进去的同学都可以有师傅带着学习，进步会比较快。 但是三个公司的特点也有所不同。 百度是我认为在业务和技术之间匹配的最好，并且从基础到应用搭配的最好的公司。机器学习方面的能力对于百度的广告，搜索，移动搜索，LBS,应用分发，移动音乐，移动阅读，移动新闻，图片搜索，语音输入，浏览器，视频等所有业务都非常重要；而百度也非常重视机器学习团队的搭建。目前在产品方面的表现也非常
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