基于协同过滤算法的推荐引擎的设计与实现|宠物用品_宠物大百科共计6篇文章
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1.基于协同过滤算法图书推荐系统的设计与实现.pdf本科毕业设计 论文题目:基于协同过滤算法的图书推荐系统的 设计与实现 摘要 随着网络和信息技术的飞速发展,电子图书资源的数量也在以惊人的速度增 长,越来越多的用户通过图书购买网站购买图书或在图书阅读网站上阅读电子书, 不管是网上购书还是网上读书都会面临一个相同的问题,如何从海量的图书资源 ...https://max.book118.com/html/2024/0217/7053136045006042.shtm
2.基于Hadoop平台的个性化新闻推荐系统的设计AET该系统设计的目的是为广大网民在浏览新闻时提供一个个性化的新闻推荐系统,实现对新闻数据的协同过滤推荐处理。系统利用Hadoop的MapReduce模型实现并行快速地聚类海量新闻数据,大大提高了数据处理的速度,聚类使得新闻之间的相似度得以体现,再利用不同的协同过滤算法实现个性化的新闻推荐。http://www.chinaaet.com/article/3000056950
3.JavaWeb实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能: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...https://www.iteye.com/resource/u012998306-12589813
4.什么是智能推荐?智能推荐的原理是什么?所以,CF依赖于“群体共性”“群体智慧”挖掘出那些潜在的、可能会被用户喜欢的内容并推荐给用户。CF算法也是最早、最经典的推荐算法之一,可以这么说,CF算法是推荐算法的鼻祖。我们后续很多推荐算法都是基于CF的协同过滤思想延伸而来。有两类基于协同的推荐算法:基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法。https://www.niaogebiji.com/article-106383-1.html
1.深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于协同过滤算法,这一实现个性化推荐的核心技术。我们将探讨基于用户和基于物品的两种协同过滤方法,并分析它们的优缺点。同时,深入讨论相似度计算方法,这是影响推荐效果的关键。通过两个具体案例——基于文章和基于用户的协同过滤推荐功能,我们将...https://blog.csdn.net/m0_48173416/article/details/141938942
2.算法推荐算法协同过滤腾讯云开发者社区2 协同过滤算法如何预测? 什么是协同过滤 协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation)是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户...https://cloud.tencent.com/developer/article/1170685
3.基于协同过滤算法的推荐系统框架设计与实现【摘要】:现如今网络世界中一个用户可以通过电子商务系统获得很多便利,很多电子商务系统引入推荐引擎以求得类似实际生活中推销员的作用。推荐引擎的使用加快了协同过滤算法的研究,一个合适的算法将会为电子商务系统带来更多的收益。然而面对林林总总有关协同过滤的研究,大多只注重算法层,且研究过于理论,忽略了其在实际应...https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10248-1014008544.htm
4....的通用设计与参考实现.涵盖了70多种排序预测与评分预测算法...专注于解决信息检索领域的基本问题:推荐与搜索. 提供满足工业级别场景要求的推荐引擎设计与实现. 提供满足工业级别场景要求的搜索引擎设计与实现. 特性 1.跨平台 2.串行与并行计算 3.CPU与GPU硬件加速 4.模型保存与装载 5.丰富的推荐与搜索算法 6.丰富的脚本支持 Groovy JS Lua MVEL Python Ruby 7.丰富的评估...https://github.com/HongZhaoHua/jstarcraft-rns/
5.基于Hadoop的推荐系统的设计与实现本文通过对推荐系统理论的研究和应用以及对Hadoop的研究,确定了推荐系统的架构,并详细设计了推荐系统,同时还阐述了推荐系统的主要部分的实现。 本文的主要贡献有以下几点: 1)设计了一个水平扩展推荐算法的推荐系统框架,可以动态添加和修改推荐引擎,并根据主流的协同重点分析和设计了基于协同过滤的引擎。 2)使用基于用户...https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/-1014152168.html
6.基于协同过滤的推荐引擎(理论部分)整个算法学习是通过图灵程序设计丛书的《Machine Learning in Action》学习的。 什么是协同过滤 协同过滤(collaborative filtering)是通过将用户和其他用户的数据进行对比来实现推荐的算法。 协同过滤流程图 协同过滤流程图.jpg 图用Grafio 3画的,看着好有成就感哈哈哈哈哈哈哈:-):-):-),但是上传了以后这个分辨率好像...https://www.jianshu.com/p/861b66164b53/
7.1000个大数据/人工智能毕设选题推荐51CTO博客基于协同过滤算法的推荐引擎的设计与实现 基于Spark-Streaming的网站点击流分析的设计与实现 基于Spark-Streaming的电商商品关注度的设计与实现 用户移动轨迹的分析与研究 评论热点分析系统的设计与实现 基于Akka的分布式计算平台的设计与实现 基于FP-Growth算法的热门新闻挖掘的设计与实现 ...https://blog.51cto.com/u_15277063/4896670
8.基于Mahout的个性化推荐系统1系统设计进而实现更为科学合理的个性化推荐。 详细设计传送门: 5、推荐算法模块 此模块是本系统的核心部分,除了采用 Mahout 提供的 Taste 协同过滤推荐算法(本系统采用基于用户的协同过滤推荐、基于物品的协同过滤推荐、SlopeOne 的协同过滤推荐)外,还另外实现了基于用户标签的推荐、热门推荐、时令推荐进行解决冷启动问题。 详细...https://hacpai.com/article/1561799936858
9.希冀基于Apriori算法的投票模式挖掘 基于Apriori算法发现毒蘑菇相似特征 FP-Growth算法 基于FP-Growth算法Twiter数据挖掘 基于FP-Growth算法新闻网站点击流挖掘 数据降维 PCA算法 基于PCA算法的半导体制造数据降维 SVD算法 基于SVD的图像压缩 推荐系统 协同过滤算法 https://www.educg.com/ai.html
10.智能推荐系统,个性化推荐引擎,精准营销,个性化推送达观智能推荐系统已合作上百家企业,内置深度学习、协同过滤等几十种算法,同时已针对不同行业特点进行深度优化,有效提升转化率、点击率、留存率等业务核心指标。 达观首创“召回+排序+后处理+兜底”四段式推荐流程,可根据业务场景和指标要求对各个流程进行推荐策略配置,让厂商自主掌控推荐结果 ...https://www.datagrand.com/recommend.html