这是本人在cousera上学习机器学习的笔记,不能保证其正确性,慎重參考 看完这一课后Content Based Recommendations 后自己用java实现了一下 1.下图是待处理的数据,代码使用数据和下图一样: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdHpoNDc2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=&quo

ElasticSearch java API-使用More like this实现基于内容的推荐 基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. 先看一个查询请求的json例子: { "more_like_this" : {"f

基于内容的推荐的基本推荐思路是:用户喜欢幻想小说,这本书是幻想小说,则用户有可能喜欢这本小说 两方面要求:(1)知道用户的喜好:(2)知道物品的属性 基于内容的推荐相比协同过滤方法(个人观点):协同过滤用到了大量用户的群体行为特征,两个特点,(1)要大量用户,(2)除了用户的行为之外,不需要其他信息:基于内容的推荐,需要用户和物品的额外信息,如:用户喜好.物品属性等等,但是不需要存储.处理大量的用户数据. 基于内容的推荐和基于知识的推荐没有明确界限,两者区别:前者更侧重于提取物品属性,后者更侧重

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

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

基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息,然后给用户推荐与该文档相识的文档.Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口,叫MoreLikeThis.Elasticsearch封装了该接口,通过Elasticsearch的More like this查询接口,我们可以非常方便的实现基于内容的推荐. { "more_like_this" : { "fields" : ["title", "content"], "lik

基于内容的推荐

这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究.开发也边整理相关的资料.网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识.我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让没有工科基础的人也能大致了解. 简单讲解 基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法. 这种算法常用于根据用户的行为历史信息,如评价.分享.点赞等行为并将这些行为整合计算出用户的偏好,再对计算推荐项目与用户偏好的相似度,将最相似的推荐给用户.例如在

从今天起,我将制作一个电影推荐项目,在此写下博客,记录每天的成果. 其实,从我发布 C# 爬取猫眼电影数据 这篇博客后, 我就已经开始制作电影推荐项目了,今天写下这篇博客,也是因为项目进度已经完成50%了,我就想在这一阶段停一下,回顾之前学到的知识. 一.主要为手机端 考虑到项目要有实用性,我选择了手机端,电脑端用的人有点少.然后就是在 xamarin.Forms 和 xamarin.android 这两个中做选择了,我选择了前者,因为xamarin.Forms 更接近WPF ,我也百度了一下,

环境: Hadoop1.x,CentOS6.5,三台虚拟机搭建的模拟分布式环境 数据:下载的amazon产品共同采购网络元数据(需FQ下载)http://snap.stanford.edu/data/amazon-meta.html 方案目标: 从数据中提取出每个用户买过哪些商品,根据买过的商品以及商品之间的相关性来对用户进行推荐商品 下载的数据如下所示为单位 Id: 1ASIN: 0827229534 title: Patterns of Preaching: A Sermon Sampler

BTrace是Java的一个动态代码追踪工具,通过编写btrace脚本,它可以动态的向目标应用程序的字节码注入追踪代码,通过修改字节码的方式,达到监控调试和定位问题的目的,是解决线上问题的利器. BTrace项目的Github主页 https://github.com/btraceio/btrace,本文中示例代码在 https://github.com/cellei/btrace-practice 快速开始 我们使用 BTrace User's Guide 中的示例来做一个快速开始: impo

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir 

目录 1. 前言 2. 构建画像 3. 内容召回的算法 1. 前言 在之前总结过协同过滤的召回通路后,今天我们来总结下召回策略中的重头戏:基于内容的召回通路,也即我们常说的基于标签的召回.这里就要涉及两个一直很流行的词汇:用户画像User Profile和物品画像Item Profile. 说回推荐系统,它的使命就是,要在用户(User)和物品(Item)之间建立连接.那么用户画像和物品画像是否是推荐系统的"银弹"呢?答案肯定不是,但也不能说用户画像一无是处. 用户画像只是推荐系统构建

最近在复习java基础,在看到java代码块的时候,忽然发现自己貌似对于java代码块一无所知,于是赶紧对着一些资料实战演练了一把. 对于java代码块,不难根据名称看出其实就是一些java语句的集合,以{}的形式出现,共有4中形式: 1.类的方法体 这是我们最常见的一种java代码块,形式如下: public class Boke { public void say(){ System.out.println("我就是代码块的内容啦"); } } say的方法体{System.out

之前在公司机房部署了一套jenkins环境,现需要迁移至IDC机房服务器上,迁移过程中记录了一些细节:1)jenkins默认的主目录放在当前用户家目录路径下的.jenkins目录中.如jenkins使用root用户启动,则主目录为/root/.jenkins [root@code-server ~]# ll -d /root/.jenkins/ drwxr-x--- 14 root root 4096 Dec 18 15:22 /root/.jenkins/ 2)可以在系统环境变量里手动设置je

经过<基于纯Java代码的Spring容器和Web容器零配置的思考和实现(1) - 数据源与事务管理>和<基于纯Java代码的Spring容器和Web容器零配置的思考和实现(2) - 静态资源.视图和消息器>两篇博文的介绍,我们已经配置好了Spring所需的基本配置.在这边博文中,我们将介绍怎么使用这些配置到实际项目中,并将web.xml文件替换为一个Java类. 我们使用Java代码来配置Spring,目的就是使我们的这些配置能够复用,对于这些配置的复用,我们采用继承和引入来实现

大家多少了解过架构,也听说过使用架构后,代码和可维护性和重用性能大大提升.这里我们来通过一些关于事务的实例,来感性地体会下架构带来的在可维护性方面的便利.本文来是从 java web轻量级开发面试教程从摘录的. 1 JDBC中的事务是方法层面的 ①通过setAutoCommit,设置非自动提交.在JDBC里,一般默认是自动提交,即有任何增删改的SQL语句都会当场执行.如果大家设置了非自动提交,记得在用好事务后设置回"自动提交". ②在合适的地方用connection.commit()来

3.用户验证与文件内容查询 在上一章中,我们完成了对指定文件内容的输出操作. 我们现在有如下格式的文件product.db id,product_name,product_detail 1,notebook,mac notebook 2,fruit,apple 我们想输出此文件的内容,可以把product.db放入c:\work\001下,然后运行 java main.MyNotepad product.db 但是,这个文件为企业的机密文件,不希望所有人都能查看到.于是,首先想到的就是加入用户名

spring还支持基于java代码的配置元数据.不过这种方式不太常用,但是还有一些人使用.所以还是很有必要介绍一下. spring基于java代码的配置元数据,可以通过@Configuration注解把一个声明为配置类;通过@Bean注解把一个新 创建的类交由spring容器来管理.在这种配置方式下,我们可以手动装配bean,也可以自动装配bean.我感觉在这种 方式下使用手动装配非常不爽,尤其是有多个配置类的时候. 下面看个例子: 1.新建包com.tutorialspoint.javacod