基于内容的推荐算法: 协同过滤推荐算法: 混合推荐算法: 基于内容的推荐算法做了如下假设:用户会喜欢和原来喜欢的物品相类似的项目.…

一般来说推荐算法分为两类. 基于内容过滤的推荐: 基于协同过滤的推荐: 基于内容过滤的推荐,基于特征码描述项目. 协同过滤算法的设计基于一个假设,“和目标用户相似度高的用户,其感兴趣的物品目标用户也会感兴趣”.…

http://docs.spring.io/spring-data/solr/ 首先介绍一下solr: Apache Solr (读音: SOLer) 是一个开源.高性能.采用Java开发.基于Lucene的全文搜索服务器,文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中,查询该集合也是通过 http收到一个XML/JSON响应来实现.Solr 中存储的资源是以 Document 为对象进行存储的.每个文档由一系列的 Field 构成,每个 Field 表示资源的一个属性.Solr 中的每个 Doc…

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我…

全文搜索(Full Text Search) 现在我们已经讨论了搜索结构化数据的一些简单用例,是时候开始探索全文搜索了 - 如何在全文字段中搜索来找到最相关的文档. 对于全文搜索而言,最重要的两个方面是: 相关度(Relevance) 查询的结果按照它们对查询本身的相关度进行排序的能力,相关度可以通过TF/IDF,参见什么是相关度,地理位置的邻近程度(Proximity to a Geo-location),模糊相似性(Fuzzy Similarity)或者其它算法进行计算. 解析(Analys…

想必大家在命令行环境下工作时候,一定有想要查找当前目录下的源代码文件中的某些字符的需求,这时候如果使用传统方案,你可能需要输入一长串的命令,比如这样: 1. grep -R 'string' dir/    或者 grep -r -e string directory 2. grep -rnw 'directory' -e "pattern" 3. grep --include=\*.{c,h} -rnw 'directory' -e "pattern" 4. gr…

最近在做一个搜索引擎,主要是对图书方面的对象级的搜索,首先来了解下Sphinx吧. 它能够提高你的查询的速度,这个不是一般的快. Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎,可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索,他可以提供比数据库本身更专业的搜索功能,使得应用程序更容易实现专业化的全文检索.         Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口,如:PHP.Python.Perl.Ruby等,同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件. Sphinx单一索引最大可包含1亿…

背景:搞个个人博客的全文搜索得用like啥的,现在mysql版本号已经大于5.6.4了也就支持了innodb的全文搜索了,刚查了下目前版本号都到MySQL Community Server 5.6.19 了,所以,一些小的应用可以用它做全文搜索了,像sphinx和Lucene这样偏重的.需要配置或开发的,节省了成本. 这儿有一个原创的Mysql全文搜索的文章, mysql的全文搜索功能:http://blog.csdn.net/bravekingzhang/article/details/672…

全文搜索 我们通过前文的简单样例,已经了解了结构化数据的条件搜索:如今.让我们来了解全文搜索-- 如何通过匹配全部域的文本找到最相关的文章. 关于全文搜索有两个最重要的方面: 相似度计算 通过TF/IDF (see p=43#relevance-intro" style="border:0px; font-family:inherit; font-style:inherit; margin:0px; outline:0px; padding:0px; vertical-align:ba…

概述 Elasticsearch (ES)是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,它不但稳定.可靠.快速,而且也具有良好的水平扩展能力,是专门为分布式环境设计的. 特性 安装方便:没有其他依赖,下载后安装非常方便:只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群 JSON:输入/输出格式为 JSON,意味着不需要定义 Schema,快捷方便 RESTful:基本所有操作(索引.查询.甚至是配置)都可以通过 HTTP 接口进行 分布式:节点对外表现对等(每个节点都可以用来做入口):加入节点自动均衡 多租户…

转载自:http://blog.csdn.net/nuli888/article/details/51892776 Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎.意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果 相关度的全文搜索功能.Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成.当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据. Sphinx创建索引的速度为:创建100万条记录的索引只需3-4分钟,…

项目中需要搜索, 所以从零开始学习大家都在用的搜索神器 elasiticsearch. 刚开始 google 的时候, 搜到好多经验贴和视频(中文的, 英文的), 但是由于是第一次接触, 一点概念都没有, 大家介绍的方法又有点不尽相同, 所以有点懵逼, 最后经过层层筛选, 终于找到组织 Elasticsearch: 权威指南. 这是中文翻译版的, 我目前觉得还可以哈, 语言比较朴实. 然后呢, 因为我自己在从下载安装这些基本的操作过程中都走了很多的弯路, 所以我把最实用的干货还是总结一下, 方便…

最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎,项目初步目标是用于搜索框的即时提示.数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步.这里用到的开源服务就是ElasticSearch. ElasticSearch ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了.上网了解一番之后发现果然…

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录 一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧 正文 一…

全文出自:https://blog.csdn.net/huangwenhua5000/article/details/9341751 1 lucene简介1.1 什么是luceneLucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品.因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品. 1.2 lucene能做什么要回答这个问题,先要了解lucene的本质.实际上lucene的功能很单一,说到底,就是你给它若干个字符串,然后它…

From : http://blog.csdn.net/lgm252008/article/details/5373436 1.什么是SphinxSphinx 是一个在GPLv2 下发布的一个全文检索引擎,商业授权(例如, 嵌入到其他程序中)需要联系我们(Sphinxsearch.com)以获得商业授权.一般而言,Sphinx是一个独立的搜索引擎,意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果相关度的全文搜索功能.Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成.当前系统内置MySQL和Pos…

1.   学习计划 1. Solr的安装及配置 a)    Solr整合tomcat b)    Solr后台管理功能介绍 c)    配置中文分析器 2. 使用Solr的后台管理索引库 a)    添加文档 b)     删除文档 c)    修改文档 d)    查询文档 3. 使用SolrJ管理索引库 a)    添加文档 b)    修改文档 c)    删除文档 d)    查询文档 4. 电商搜索案例实现 a)    案例分析 b)    案例实现 2.   需求分析 使用Solr实…

HubbleDotNet 简介 HubbleDotNet 和 Lucene.net 性能对比测试 HubbleDotNet 和 Lucene.Net 匹配相关度的比较 HubbleDotNet 软件架构 安装和升级 安装 升级 用户权限--功能规划中 默认帐号** 添加帐号** 帐号权限** 索引 Hubble.net 的数据库和数据表 Hubble.net 数据表的数据类型 创建.删除数据库 创建数据表 为数据库现有表或视图建立全文索引(一) Append Only 模式 为数据库现有表或视图…

概要 本篇介绍怎样在全文字段中搜索到最相关的文档,包含手动控制搜索的精准度,搜索条件权重控制. 手动控制搜索的精准度 搜索的两个重要维度:相关性(Relevance)和分析(Analysis). 相关性是评价查询条件与结果的相关程度,并对相关程度进行排序,一般使用TF/IDF方法. 分析是指将索引文档与查询条件规范化的一个过程,目的是建立倒排索引时,尽可能地提升召回率. match查询原理 匹配查询match是核心查询语法,它的主要应用场景就是全文搜索,我们举一个示例: GET /music/c…

第一阶段,基于User-Video图游历算法,2008年[1]. 在这个阶段,YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频,或者说拥有同一标签的视频.然而此时,YouTube的视频已是数千万量级,拥有标签的部分却非常小,所以如何有效的扩大视频标签,被其认为是推荐的核心问题.解决方案的核心有两块,一是基于用户共同观看记录构建的图结构(Video Co-View Graph): 二是基于此数据结构的算法,被称为吸附算法(Adsorption Algorithm). 图1.User-Vid…

现状 在CAD看图过程中我们经常会需要用到查找文字的功能,在AutoCAD软件查找一个文字时,可以通过打开左下角输入命令find,输入查找的文字,然后设置查找范围,就可以搜索到需要查询的文字.但在Web网页端打开CAD图查找文字时,有没有同样的办法呢?另外,如果有没有办法实现在很多图纸中像百度那样做到全文检索的功能? 实现思路 CAD图Web打开展示 拿之前分享的一款开源的利用最新技术栈Vue3开发的 唯杰地图云端图纸管理平台为例. 他实现了对AutoCAD格式的DWG图纸的云端管理查看功能.能…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年…

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu…

推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度,但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失. 基于关联规…

大数据时代开始流行推荐算法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法. 推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一…

SQLSERVER全文搜索 看这篇文章之前请先看一下下面我摘抄的全文搜索的MSDN资料,基本上MSDN上关于全文搜索的资料的我都copy下来了 并且非常认真地阅读和试验了一次,并且补充了一些SQL语句,这篇文章本人抽取了一些本人自认为是重点的出来 并且加入了一些自己的内容,补充MSDN上没有的和整理了网上关于全文搜索的资料 至于全文搜索的性能,注意事项,大家可以看我copy下来的文章 文章地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/articles/3254782.html…

coreseek实战(三):全文搜索在php中应用(使用api接口) 这一篇文章开始学习在php页面中通过api接口,使用coreseek全文搜索. 第一步:综合一下前两篇文章,coreseek实战(1)中的数据源换成实战(2)中的 mysql 数据源配置.然后创建索引文件: D:\www\coreseek>bin\indexer -c etc\csft_mysql.conf dede Coreseek Fulltext 3.2 [ Sphinx 0.9.9-release (r2117)] C…

FULLTEXT索引 创建FULLTEXT索引语法 创建table的时候创建fullText索引 CREATE TABLE table_name( column1 data_type, column2 data_type, column3 data_type, - PRIMARY_KEY(key_column), FULLTEXT key key_name (column1,column2,..) ); 在已存在的table上面创建fullText索引 ALTER TABLE table_nam…

paip.mysql fulltext 全文搜索.最佳实践.  作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax  muysql5.5的只能myisam   能建立fulltext索引了... 5.6.10-log 这个innodb 能建立fulltext索引了... /////////默认不能中文搜索.. 必须先进行分词.然后,保存入库..走ok.. 如果进行汉字查询时,…

本文内容 用户评分表 曼哈顿(Manhattan)距离 欧式(Euclidean)距离 余弦相似度(cos simliarity) 推荐算法以及数据挖掘算法,计算"距离"是必须的~最近想搭一个推荐系统,看了一些资料和书<写给程序员的数据挖掘指南>,此书不错,推荐大家看看,讲解得很透彻,有理论有代码,还有相关网站.看完后,你立刻就能把推荐算法应用在你的项目中~ 本文先主要说明如何计算物品或用户之间的"距离",陆续会介绍推荐算法本身~ 用户评分表 大体上,推…