什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类： 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
在推荐系统领域，混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来，以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
最近几年搜索引擎理念可谓渗入人心，对于互联网产品设计人员来说，张口必言搜索。同事基于搜索技术的各种产品也在Web2.0的浪潮下如雨后春笋，刷刷往 外冒。在这些林林总总的产品里面，几乎都能见到“ tag , 相关新闻, 相似产品 ” 类推荐链接的踪影。稍加留意这些产品的实现就可以发现，大多还是基于关键词的搜索机制实现的。很显然基于关键词技术的相关推荐是最直观的，似乎也是最有效 的一种实现方式，如同机枪中的AK-47，那他冲锋陷阵总是屡试不爽。 对于文字类产品的推荐，基于关键词的实现方式，目前还是主流；但在电子商务，智能阅读推荐，商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意，这也就有了协同推荐过滤系统。Collaborative filtering 。 所谓协同推荐，很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足，把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 有2种最基础类型的协同推荐系统： 1 基于当前活跃用户 和 上一个用户的相似性 来进行分析（一般是计算用户购买或者感兴趣的商品来进行）；侧重于用户 2 基于当前用户选择（或感兴趣）的商品 和 上一个用户感兴趣的商品的相似性来进行分析； 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分，以上两类协同推荐系统可以分为：内存型 和 模式型的协同推荐。一般内存型的都比较直观，适合于小型的数据集合，而模式型的一般都是利用 机器学习的方法，适用于大规模的数据分析，也可以称之为离线分析。模式型的是我比较关心的，因为做基于SEO的日志分析 ，比较适合。 我们在进行协同分析的时候，要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下，如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 下面说一下协同系统的设计要素吧： 1 数据项 Item 2 项集合 ItemCollection 3 数据项的关系权重 DirectedEdge 4 数据项在数据集合中的存储方式 具体的算法实现过程，可以参考：Beyond Search 的推荐系统：关联规则(2)。我这里摘录如下：
作者 | HCY崇远 01 前言 本文源自于前阵子连续更新的推荐系统系列，前段时间给朋友整理一个关于推荐系统相关的知识教学体系，刚好自身业务中，预计明年初随着业务规模增长，估摸着又要启动推荐相关的项目了，所以也是趁机把相关的知识结构梳理了一遍。这这里重新做整理，并额外做了一些增减，让整体逻辑会更通顺一点。 整个文章的结构逻辑，先从推荐系统的基础知识结构讲起，然后由浅入深过渡到几个推荐策略算法上，并且为每个推荐策略算法提供一些简单的入门Spark案例代码，再从策略过渡到系统层级，包括数据架构、策略组合
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，
Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面：
本基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统，系统主要采用java，springboot，动态图表echarts，vue，mysql，mybatisplus，商品数据分析，协同过滤推荐算法，实现协同过滤推荐算法的商品推荐系统，系统提供商品购物前台网站，商品后台管理系统等功能。
曾三次迈进知乎的大门，面试算法工程师岗位。特整理了一些相关问题供大家研究，并附上了一些大佬的建议供大家参考。更多关于算法工程师职位介绍以及面试准备等问题可以在微信公众号后台留言，我会及时的回复大家。
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。
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用，根据以往用户的购买行为，推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品，国内做的不错的当当网,有时候买书，它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来，也算是技术极大的促进了销售。 一般的协同过滤算法，首先是收集用户对事物（产品）的评分情况，一种直接对某本书，或者某个歌曲打分，另种是隐性的打分，比如商务系统中，购买了表示打2分，浏览了打1分，其他的0分。我比较看好隐性打分，因为直接打分需要用户的参与程度比较高，很多网站都在内容页中留一个打分的按钮，从1～5选一个，我可能喜欢这篇文章，可我哪
2018年人工智能作为新的行业制高点，目前已上升为国家战略。人工智能如何与实体经济有机结合成为行业挖掘技术价值点的重要方向，如何升级传统工厂到工业4.0也成为制造业关心的重要问题。
摘要：近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃，市场应用广泛。笔者学习以来写了不少文章，文章深度层次不一，今天因为某种需要，将文章全部看了一遍做个整理，也可以称之为概述。关于这些问题，博客里面都有详细的文章去介绍，本文只是对其各个部分高度概括梳理。 转载：理想者的辩证思维 http://www.cnblogs.com/baiboy/p/learnnlp.html 1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪
这里有一份标准答案11月24日，顶象业务安全大讲堂系列课程之《智能模型平台》正式开讲，顶象人工智能总监无常从从模型平台的现状与需求出发，带大家了解了模型平台的开发环境与部署环境，并且就顶象的Xintell 模型平台 为大家做了演示。
面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。
如果你一直是自己一个人开发，每次的操作都是add commit push，如果这次你想要尝试协同开发，希望我的这篇文章能帮到你。 要进行协同开发，如果你是参与者，那么你需要等待主仓库的所有者同意你进行开发，那么你才可以进行协同开发。
机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具： ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤 特征提取，特征提取，转换，降维和选择 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具 持久性：保存和加载算法，模型和管道 实用程序：线性代数，统计，数据处理等 公告：基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spar
新的一期博士招生正式启动！本期我们将为大家介绍清华大学周伯文老师协同交互智能课题组招聘助理教授 / 博士后 / 工程师 / 短期访问学生的相关信息。 课题组简介 清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼，负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术，研究目标为：构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代 AI 模型和理论，让 AI 系统更好地与人协同完成复杂任务，并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组主要研
清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼，负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术，研究目标为：构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代AI模型和理论，让AI系统更好地与人协同完成复杂任务，并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组简介 课题组主要研究方向包括： 多模态表征与交互 研究多模态信息的理解、生成、交互与知识图谱的融合推理，提升人机协同场景下的认知、创新与决策能力，建立数据驱动的机器学习与知识驱动
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。
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展
最近总有几位关注者希望我们可以分享一些“推荐系统”类的干货，最近正好一不小心看到一篇比较好的博主写的推送，在此我通过自己理解和该博主的内容，为大家带来一次推荐系统的分享！
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。
摘要：城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。采用基于Agent的复杂系统建模仿真工具，构建了无人机集群搜索仿真模型框架，设计实现了无人机集群自组织搜索模型。在考虑无人机集群作战可能受到威胁的背景下，展示了无人机集群自组织搜索概念，探索了使用基于概率的有限状态机模型实现集群自主决策的解决方案，并通过案例进行了分析验证。该仿真模型为无人机集群作战应用研究提供了参考案例、模型支撑和实验平台。
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关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然
针对线上移动电子及PC产品销售环节，建立一整套的前台销售，后台管理发货物流，订单管理等流程。系统基于Spring+SpringMVC+MyBatis技术实现，整体分为系统前端电脑等电子产品销售网站+后台管理系统。系统前端提供普通用户注册登录，在线查询商品，添加购物车，购买下单，付款等，系统管理后台提供管理员用户使用，具备商品管理，系统配置，用户管理，订单管理等等。
这部分不是要介绍哪个具体的机器学习算法，前面做了一些机器学习的算法，本人在学习的过程中也去看别人写的材料，但是很多作者写的太难懂，或者就是放了太多的公式，所以我就想我来写点这方面的材料可以给大家参照，当然，由于本人才疏学浅，在写博客或者在写程序的过程中有什么不合理或者说错误的地方，还劳烦各位多多指出，因为有你们的支持才能体现出我做这些工作的价值。
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。
阶段一 （夯实基础） Java基础语法 学习目标: 1.熟悉Java等基本概念 2.掌握Eclipse/IDEA集成开发工具的安装、配置和应用 3.熟悉Java基本语法、基本类型、运算符和表达式 4.掌握分支、循环逻辑语句、数组等知识的应用 知识点列表: JDK、JRE、JVM基本概念 Java环境搭建和配置 安装和使用Eclipse/IDEA开发环境 Java基本数据类型 变量,运算符,表达式 分支语句,循环语句、
仓库风格是软件架构中的一种设计模式，用于指导如何组织和管理数据及其访问方式。数据库系统、黑板系统和超文本系统是三种不同的仓库风格实现，它们各自适用于不同的应用场景和需求。下面我将分别讲解这三种系统的基本概念、特点和应用场景。
导语：本文会从协同过滤思想简介、协同过滤算法原理介绍、离线协同过滤算法的工程实现、近实时协同过滤算法的工程实现、协同过滤算法应用场景、协同过滤算法的优缺点、协同过滤算法落地需要关注的几个问题等7个方面来讲述。希望读者读完本文，可以很好地理解协同过滤的思路、算法原理、工程实现方案，并且具备基于本文的思路自己独立实现一个在真实业务场景中可用的协同过滤推荐系统的能力。
协同过滤算法是一类常用于推荐系统的算法，它基于用户之间或物品之间的相似性进行推荐。主要分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。以下是对这两种协同过滤算法的详细讲解：
ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法,而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的缩写，意为加权正则化交替最小二乘法.
一直以来，智能手机与平板电脑等移动设备的操作系统（Operating System，OS），主要由苹果公司开发的iOS移动操作系统和Google公司开发的Android操作系统所占据。这种局面除将我国广阔的市场让给了国外公司外，更是对国家安全和稳定造成隐忧。特别是今年以来西方的一些国家不断对我国高科技产业进行围堵，使我国以5G为代表的智能手机和移动通信面临严峻考验。2019年8月9日的华为开发者大会上，华为消费者业务CEO余承东正式对外宣布，华为公司推出全新的基于微内核、面向全场景、适配多终端的鸿蒙系统（HarmonyOS），而且只需1～2天就可将现有设备中的安卓系统迁移到HarmonyOS。任 正 非 更 是 直 接 指 出 鸿 蒙 OS或 许 有 一 天 超 越Android/iOS的可能性。
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许!为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！提到推荐系统，技术圈里的大家一定不会感到陌生，早在2011年9月的百度世界大会上，李彦宏将推荐引擎与云计算、搜索引擎并列为未来互联网战略规划以及发展方向。PC时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的
协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一，通过多个学习器的相互协作探索无标记数据中的有效信息。为了深入了解协同训练的发展，把握当前研究的热点和趋势，本文对现有协同训练算法进行整理和总结，并按照改进策略对相关方法进行分类，对一些典型方法进行详细介绍。其目的在于了解现有方法优势，发现仍然存在的问题，提出改进策略和建议，并对未来的发展趋势进行预测和展望。
机器学习目前是 IT 领域最热门的话题之一，这是因为它在看似无限的应用场景中都能发挥自身的作用。从检测欺诈网站到自动驾驶汽车，再到识别你的“金牌会员”身份以进行价格预测等等。 但这个如此有吸引力的领域未来将如何发展？会走向何处？下一个最好的东西又将是什么？未来十年我们将处于什么样的位置？无论下一个巨大的改变是否会给我们所有人带来惊喜，本文将对机器学习将发挥作用的领域和用例做出五个预测。 1. 量子计算(Quantum Computing) 机器学习任务涉及到诸如在高维空间中对大量向量进行处理和分类的问题。我
机器学习目前是 IT 领域最热门的话题之一，这是因为它在看似无限的应用场景中都能发挥自身的作用。从检测欺诈网站到自动驾驶汽车，再到识别你的“金牌会员”身份以进行价格预测等等。 但这个如此有吸引力的领域未来将如何发展？会走向何处？下一个最好的东西又将是什么？未来十年我们将处于什么样的位置？无论下一个巨大的改变是否会给我们所有人带来惊喜，本文将对机器学习将发挥作用的领域和用例做出五个预测。 1. 量子计算(Quantum Computing) 机器学习任务涉及到诸如在高维空间中对大量向量进行处理和分类的问题
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行，从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点，也逐渐从机器学习能做什么，过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发，例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说，这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践，行业总结出了一套敏捷的工程化流程，供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上，徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲，InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访，
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集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验。集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案，帮助你对整个人群得到统计意义上的结论，这些结论是我们在单个个体上无法得到的，它往往是某种趋势或者人群中共性的部分。
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