如何使用Vue.js和Python实现智能推荐系统和个性化服务的方法和实践经验
如何使用Vue.js和Python实现智能推荐系统和个性化服务的方法和实践经验引言：随着互联网的迅速发展，用户在网上获取信息的方式越来越多样化。为了提供更好的用户体验，智能推荐系统和个性化服务应运而生。本文将介绍如何使用Vue.js和Python实现智能推荐系统和个性化服务的方法和实践经验，帮助读者深入理解和应用这一技术。一、智能推荐系统的概述智能推荐系统是一种基于用户行为和兴趣偏好的算法模型，通过分析...
如何用PHP实现协同过滤与推荐系统
如何用PHP实现协同过滤与推荐系统协同过滤与推荐系统是一种非常常用的算法和技术，在电子商务、社交媒体和在线服务中广泛应用。协同过滤算法通过分析用户的行为和偏好，将其与其他用户的行为进行比较，以找到相似的用户，并基于这些相似性为用户做出个性化的推荐。这篇文章将介绍如何在PHP中实现协同过滤与推荐系统。数据准备在实现协同过滤与推荐系统之前，我们首先需要准备好数据。一般来说，我们需要有一个用户-物品矩阵，记录...
【数据挖掘】推荐系统（二）：基于内容的推荐
e t = df.copy() cbr = CBRecommend(df = t) print(cbr.recommend(book_id = t.index[0], n_rec = 5)) 六、混合推荐系统 6.1 原理和直觉 推荐系统的各种方法都有其自身的优点和缺陷。通常，其中许多方法在单独使用时可能看起来很严格，尤其是当有多个数据源可用于该问题时。混合推荐系统旨在使用不同的可用数据源...
【数据挖掘】推荐系统（一）：协同过滤
一、说明 推荐系统是一种计算机程序或算法，用于预测用户对特定项目的兴趣度，并根据这些预测向用户提供个性化推荐。这种系统通常使用大量数据来分析用户的行为和偏好，以找出潜在的喜好和兴趣。推荐系统可以应用于电子商务、社交媒体、影视娱乐等领域，帮助提高用户体验、增加销售和粘性。 二、什么是推荐系统 推荐引擎是机器学习的一个子类，通常处理对产品/用户进行排名或评级。松散地定义，推荐...
推荐系统[一]：超详细知识介绍，一份完整的入门指南，解答推荐系统相关算法流程、衡量指标和应用，以及如何使用jieba分词库进行相似推荐
1. 推荐算法的初步理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。1.1 推荐系统主要解决问题 任务一：挖掘长尾：帮助用户找到想要的物品（音乐、商品、新闻），挖掘长尾效应中的非流行市场。 我们在网上冲浪时，常常被大量的物品信息所淹没。从海量信息中找到自己想要的信息，实属不易（如面对淘宝各种各样的打折活...
秋招面试数据算法、NLP、推荐系统等理论知识汇总
本文的面试&理论知识分为两个部分： 1、数据结构算法之排序算法 2、NLP和推荐系统相关理论知识 人工智能相关岗位面试，算法题是必不可少的一关，因为这是一个AI学者的基本功，很多知识是无法突击准备学习的。今天分享一些比较容易忽视的，最简单的必考题： 数据结构算法之排序算法 首先是简单排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序 1、冒泡排序： 简单排序算法之一，思想是通过与相邻元素的比较和交换把小的数交换到最前...
基于机器学习与协同过滤的图书管理推荐系统
基于机器学习与协同过滤的图书推荐系统 一、系统结构图 二、Demo示例 完整源码可联系博主微信【1257309054】 点我跳转 三、K-means聚类机器学习推荐算法 1、原理 从数据库中1、首先获取书籍类别2、获取用户注册时勾选喜欢的类别，勾选的为1，否则为0，得到一个样本数据例：[1,0,1,0,0,...]，[1,1,1,0,1,...]，[0,0,1,0,0,...]，3、使用k-me...
AI面试数据算法、NLP、推荐系统等理论知识汇总
本文的面试&理论知识分为两个部分： 1、数据结构算法之排序算法 2、NLP和推荐系统相关理论知识 人工智能相关岗位面试，算法题是必不可少的一关，因为这是一个AI学者的基本功，很多知识是无法突击准备学习的。所以今天给大家总结了一些比较容易忽视的知识点，临场过一眼最简单的必考题： 数据结构算法之排序算法 首先是简单排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序 1、冒泡排序： 简单排序算法之一，思想是通过与相邻元素的...
深度学习推荐系统--协同过滤推荐算法＋实现代码
本文仅为本人的学习笔记 文章目录 什么是协同过滤？用户相似度计算（Similarity Calculation）1.余弦相似度(Cosine Similarity)2.皮尔逊相关系数（Pearson's Correlation）3.杰卡德相似度计算（Jaccard coefficient） 杰卡德相似度计算代码实现1.构造数据集2.只计算2个用户之间的相似度3.计算所有用户之间的相似度4.构建推荐结果（...
[推荐系统] 1. 深度学习与推荐系统
文章目录 1 推荐系统1.1 推荐系统的作用和意义1.2 推荐系统架构1.2.1 推荐系统的逻辑架构1.2.2 推荐系统的技术架构 2 前置知识2.1 传统推荐模型的演化2.2 协同过滤2.2.1 概述2.2.2 用户相似度计算2.2.3 最终结果排序2.2.4 ItemCF2.2.5 UserCF和ItemCF的应用场景2.2.6 协同过滤的下一步发展 2.3 矩阵分解算法2.3.1 矩阵分解算法原理...