基于内容的推荐引擎是怎么工作的 基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等.如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品. 你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品.这样做非常合理,因为这就是我们在真实世界中买东西的方式.我们去卖烤箱的那一排货架,然后看这些烤箱,它们可能根据不同的品牌,价格,…

现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品的评价信息来产生推荐,是用大众的智慧…

项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述:从给定的豆瓣用户名中,获取该用户所有豆瓣好友列表,从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书,如果同一本书被不同的好友评5星,评分人数越多推荐度越高. 输入:豆瓣用户名 输出:豆瓣好友中评分最高,评分人数最多,且我没读过的10本书 步骤构想:1. 通过给定的用户名,将下面链接douban_id替换后可查看该用户关注的好友列表(访问该路径需要先登录)https://www.douban.com/people/douban_id/contacts 但如果是查…

Python是一中面向对象的编程语言,语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库.对于初学编程者来说,首选Python是个非常棒的选择.   工具/原料 Python Python学习前的准备 1 学习任何一门语言,选择操作系统,搭建开发环境是必不可少的.学习Python,这里推荐Linux系统,在Linux平台一般都是配置好Python开发平台,安装好系统就可以写程序.如果你选择windows,就要自己下载并配置好Python开发环境.[开发环境的选择] 2 选择一门重视大脑学习的书籍,在这里推荐<…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_136 时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式. 那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法…

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.  操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和…

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q…

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给…

本文来自网易云社区 作者:穆学锋 简介:传统的搜索个性化做法是定义个性化的标签,将用户和商品通过个性化标签关联起来,在搜索时进行匹配.传统做法的用户特征基本是离线计算获得,不够实时:个性化标签虽然具有一定的泛化能力,但是其准确性有所不足,不能很好的做精准个性化.本文提出两个创新优化,一是打通实时用户行为的获取流程,并在实时用户流下采用FTRL算法不断的更新用户特征的权重,将用户实时感兴趣的商品加权,达到online training:二是在保证相关性的前提下,采取推荐的思路,避开打个性化标签,结…

title: Python的单元测试(二) date: 2015-03-04 19:08:20 categories: Python tags: [Python,单元测试] --- 在Python的单元测试(一)中,我们讲了单元测试的概念以及一个简单的单元测试例子. 在这个例子中,只有三个函数,于是可以把每个函数的输出结果打印到屏幕上,再用肉眼去看结果是否符合预期.然而假设有一个程序,有二十个类,每个类又有几十个函数,有些函数的输出结果还多达几十行,在这种情况下,肉眼如何看得出? 当然你可以使用…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

我使用的编辑器是IDLE,版本为Python2.7.11,Windows平台. 本文是博主原创随笔,转载时请注明出处Maple2cat|Python爬虫学习:二.爬虫的初步尝试 1.尝试抓取指定网页 #encoding:utf-8 import urllib2 url = "http://www.cnblogs.com/" data = urllib2.urlopen(url).read() print data 我使用urllib2这个库,有关这个库的详细解释请看Python 标准库…

Python爬虫初学(二)-- 爬百度贴吧 昨天初步接触了爬虫,实现了爬取网络段子并逐条阅读等功能,详见Python爬虫初学(一). 今天准备对百度贴吧下手了,嘿嘿.依然是跟着这个博客学习的,这次仿照该博主用类的方式写. 其实我从来不玩贴吧,不过据我所知贴吧有一些网友,他们开帖子连载原创小说:还有些网友提供"福利",造福广大网民.嗯,所以今天的目标是这样的: 把分散的连载小说下载到本地 批量下载贴吧图片 一. 下载小说 1. 定义一个类 这次用类来写.实现这个也不难,经过昨天的学习已经…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

title: python小练习之二 tags: 新建,模板,小书匠 grammar_cjkRuby: true --- python小练习之二 需求:实现用户登录,用户名和密码保存到文件里,连续输入三次密码错误,则退出 在需求上,略拓展了那么一丢丢:实现用户注册,用户名不存在则引导用户注册,用户注册时检测是否有用户名重复的情况 尚未实现的:检测用户是否存在的时候,没有实现用户名的精确匹配,比如,用户名aa和用户名aaa,如果aaa用户名注册过了,会认为aa用户也注册过了,这块需要修改 # co…

原创 2017-06-05 玄魂工作室 玄魂工作室 我翻了翻我自己曾经看过的书,还是放弃了推荐.原因很简单,我对这个领域并不是很熟悉,我来推荐资源有点误人子弟.so,简单推点其他人建议给我的内容,希望对大家有用. --------------------------------------------------------------------------- 首先 是github上是一个资源列表,资源的优劣我没有办法准确的评说,大家自己看吧. https://github.com/rasbt…

"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的…

原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/movie_recommender https://github.com/songgc/TF-recomm 前言 本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处…

“协同过滤”是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是“基于产品”的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的思想很简单: 首先读入数据,形成用户-电影矩阵,如图所示:矩阵中的数据为用户(横坐标)对特定电影(纵…

Python入门基础学习 二 猜数字小游戏进阶版 修改建议: 猜错的时候程序可以给出提示,告诉用户猜测的数字偏大还是偏小: 没运行一次程序只能猜测一次,应该提供多次机会给用户猜测: 每次运行程序,答案可以是随机的,因为程序答案是固定的话容易导致答案外泄. 针对第一条改进建议,就需要用到条件分支,判断猜测的数字和答案比是大还是小,Python的比较操作符跟C一样. 条件分支 if 条件: 条件为真(Ture)执行的操作 else: 条件为假(False)执行的操作 不用大括号,用缩进,冒号后面会自…

进击的Python[第十二章]:mysql介绍与简单操作,sqlachemy介绍与简单应用 一.数据库介绍 什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据.我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢.所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理的大数据量.所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来…

宜信科技中心财富管理产品部负责人Bob,与大家一起聊聊个性化推荐产品功能的设计和B端产品的功能策划方式. 拓展阅读:回归架构本质,重新理解微服务|专访宜信开发平台(SIA)负责人梁鑫 智慧金融时代,大数据和AI如何为业务赋能?|专访宜信AI中台团队负责人王东 一切技术创新都要以赋能业务为目标|专访宜信数据智能研发部负责人张军 记者:Bob老师您好,首先请简单介绍一下您目前主要负责的产品,这些产品各自面向的用户及核心价值是什么. Bob:我在宜信科技中心财富管理产品部,主要负责为我们财富业务的客户…

Python 基础 面向对象之二 三大特性 上一篇主要介绍了Python中,面向对象的类和对象的定义及实例的简单应用,本篇继续接着上篇来谈,在这一篇中我们重点要谈及的内容有:Python 类的成员.成员修饰符 面向对象的三大特性:继承.多态和封装,貌似今天内容挺多的,没有关系,慢慢来! 一.类中的基本知识: 一.类的成员.成员修饰符         一.字段 字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同, 普通字段属于对象 静态字段属于类 cla…

PYTHON基础篇(二) if:else,缩进 A:if的基础格式和缩进 B:循环判断 C:range()函数和len()函数 D:break,contiue和pass语句 for,while循环 函数基础 A:函数的定义和返回值 B:返回值的三种情况 C:函数的注释 函数的进阶(命名空间和作用域) A:内置命名空间 B:全局命名空间 C:局部命名空间 D:全局作用域 E:局部作用域 F:函数的嵌套和作用域链 G:函数名的本质 闭包 ♣一:if:else和缩进 A:if的基础格式和缩进 我们先看…

python异步IO编程(二) 目录 开门见山 Async IO设计模式 事件循环 asyncio 中的其他顶层函数 开门见山 下面我们用两个简单的例子来让你对异步IO有所了解 import asyncio async def count(): print("One") await asyncio.sleep(1) print("Two") async def main(): await asyncio.gather(count(),count(),count())…

Python学习笔记(二)--列表 Python中的列表可以存放任何数据类型 >>> list1 = ['Hello','this','is','GUN',123,['I','Love','FishC']] >>> list1 ['Hello', 'this', 'is', 'GUN', 123, ['I', 'Love', 'FishC']] 1. 向列表中增加元素 1.1 append(key) >>> list1.append(1) >&g…

一.使用Sublime Text编写Python 1.点击“文件” →”新建文件“ 2.点击”文件“→”保存“,并保存为.py文件 此时已经创建好Python文件了,接下来就可以编写Python程序了. 二.运行Python程序 使用Sublime Text运行Python程序需要进行以下步骤: 1)按“ctrl+shift+p”快捷键呼出一个输入框,输入Install Package,回车,在新出现的输入框里输入SublimeREPL安装. 2)点击Tools→sublimeREPL→pyth…

201843 2019-2020-2 <Python程序设计>实验二报告 课程:<Python程序设计> 班级: 1843 姓名: 李新锐 学号:20184302 实验教师:王志强 实验日期:2020年4月11日 必修/选修: 公选课 1.实验内容 设计并完成一个完整的应用程序,完成加减乘除模等运算,功能多多益善. 考核基本语法.判定语句.循环语句.逻辑运算等知识点 2. 实验过程及结果 *实验的完整代码和码云链接如下: -码云链接 -代码截图: 首先叙述一下整体思路:我们将运算数…

python基础扩展(二) 常用操作 1.startswith(以什么开始) endswith(y)什么结束 s='taiWanw39dd' print(s.startswith('t')) #意思是'以t开始'.返回值为:True print(s.startswith('ta'))#意思是'以ta开始.返回值为:Ture #利用切片法: print(s.startswith('W',3,6))#意思是3到6的位置以W开头. 2.replace(替换)用法 msg='Jike马 很nb,Jike…