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…

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,…

本来这篇文章是会跟本系列的前两篇文章一起发布的.但是,昨天在找资料总结的时候遇到了一点意外,就延后了一些. 本篇的内容主要参考了 这篇博文:http://www.cnblogs.com/junrong624/p/4239517.html(百度搜索cron 表达式排名第一的链接).争取写得跟别人的有点不一样吧.虽然,内容大都类似. 先从例子开始: “0 0 10,14,16 * * ?  ”的意思是   什么呢? 首先 ,因为 Cron表达式是一个字符串,字符串以5或6个空格隔开,分为6或7个域,…

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…

上篇博客总结了数据流转各个方面的内容,这篇重点说一下框架对于界面上知识. 一,说到页面,记得在总体介绍中,说到Struts2比Struts1的一方面优势就是它支持更多的视图技术(Freemarker,Volicity),而,不仅仅是JSP.先简单看一下Freemarker吧! 1,简单介绍: FreeMarker是一个“模板引擎”,生成静态页面,XML等,一个基于模板生成文本输出的第三方工具.可以实现生成HTML网页,设计人员可以用它改变外观,而无需更改或重新编译代码,因为此应用将程序逻辑(Ja…

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…

本篇文章介绍一下mysql的备份和日志,由于备份时需要用到日志,所以在讲备份前,如果日志内容篇幅过长,将会把日志和备份分开单独来讲,先简单介绍一下mysql的日志相关内容. MySQL日志 日志是mysql数据库的重要组成部分.日志文件中记录着mysql数据库运行期间发生的变化:也就是说用来记录mysql数据库的客户端连接状况.SQL语句的执行情况和错误信息等.当数据库遭到意外的损坏时,可以通过日志查看文件出错的原因,并且可以通过日志文件进行数据恢复. mysql主要包含:错误日志.查询日志.慢…

linux用户权限相关内容查看 1   用户信息 创建用户一个名为 webuser 的账号,并填写相应的信息: root@iZ94fabhqhuZ:~# adduser webuser Adding user `webuser' ... Adding new group `webuser' (1000) ... Adding new user `webuser' (1000) with group `webuser' ... Creating home directory `/home/webu…

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…