原来为了简单方便,自己小网站上的文章页的相关内容推荐就是从数据库里随机抽取数据来填充一个列表,所以一点相关性都没有,更本没有办法引导用户去访问推荐内容. 算法选择 如何能做到相似内容的推荐呢,碍于小网站还跑在虚拟主机上(对的,连一个自己完整可控的服务器都没有),所以可以想的办法不多,条件限制在 只能用PHP+MySql.所以我想到的办法就是通过Tags来匹配相似文章进行推荐.如果两篇文章的TAGS 比较相似 比如:文章A 的TAGS为: [A,B,C,D,E]文章B 的 TAGS 为:[A,D,…

如果做网站的内容运营,相关内容推荐可以帮助用户更快地寻找和发现感兴趣的信息,从而提升网站内容浏览的流畅性,进而提升网站的价值转化.相关内容 推荐最常见的两块就是“关联推荐”和“相关内容推荐”,关联推荐就是我们常说的购物篮分析,即使用购买了某商品的用户同时购买了什么这个规则来发现商品间 的潜在联系,之前有相关的文章介绍——向上营销.交叉营销与关联推荐:关联推荐是基于用户行为分析的推荐,而相关内容推荐是基于内容固有特征的推荐,只与内容本身有关,与用户的行为完全无关,所以相关内容推荐的模型是一种“冷启…

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…

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 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…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7297-1-1.html Facebook放弃Cassandra之后,对HBase 0.89版本进行了大量稳定性优化,使它真正成为一个工业级可靠的结构化数据存储检索系统.Facebook的Puma.Titan.ODS时间序列监控系统都使用HBase作为后端数据存储系统.在国内公司的一些项目中也用到了HBase.   HBase隶属于Hadoop生态系统,从设计之初就十分注重系统的扩展性,对集群的动态扩展.负载均衡.容错.数据恢…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13473.html 简介 基于RxJava2+Retrofit2实现简单易用的网络请求,结合android平台特性的网络封装库,采用api链式调用一点到底,集成cookie管理,多种缓存模式,极简https配置,上传下载进度显示,请求错误自动重试,请求携带token.时间戳.签名sign动态配置,自动登录成功后请求重发功能,3种层次的参数设置默认全局局部,默认标准ApiResult同时可以支持自定义的数据结构,已经能满足…

基于modelsim-SE的简单仿真流程 编写RTL功能代码 要进行功能仿真,首先得用需要仿真的模块,也就是RTL功能代码,简称待测试的模块,该模块也就是在设计下载到FPGA的电路.一个电路模块想要有输出,就得有输出,数字电路也是一样的,时钟和复位信号是必不可少的测试激励信号之一,同时可能还包括控制信号.数据信号.这里总结一下,一般系统中包括的测试激励信号主要为四大类: 系统信号(时钟.时钟使能信号.复位信号等): 控制信号(使能信号.片选信号.握手信号,状态机控制信号等): 数据信号(并行接口…

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式…

基于lucene实现自己的推荐引擎 推荐常用算法之-基于内容的推荐 推荐算法…

ThinkPHP作为国内具有代表性的PHP框架,经过多年的发展,受到越来越多公司与开发者的青睐.我也在忙里偷闲中抽出部分时间,来学习这个优秀的框架.在开始学习这个框架时,最好通过实例来学习,更容易结合实际的生产情况,促进学习的效果:这里我就选择由ThinkPHP团队开发的基于ThinkPHP3.2的内容管理框架OneThink来学习,从了解它的执行流程→熟悉流程中各个细节→了解模版标签→自己实际去使用标签→再了解它的实际执行过程……通过这样一个流程来熟悉如何基于ThinkPHP开发出一套CMS系…