关于推荐系统(1)之基于内容的推荐

常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。下面对几种推荐算法做简单总结: 1.基于内容的推荐： CB是最早被使用的推荐算法，它的思想非常简

推荐系统_全

1 推荐系统的分类 基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐 基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐 基于使用何种数据：基于用

推荐系统_itemCF和userCF

推荐系统的分类： 基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐 基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐 基于使用何种数据：基于用户行为

推荐系统简述(1)基于内容的推荐系统

最近,我喜欢上了东野奎吾的作品,⽐比如《⽩夜行》和《嫌疑人X的献身》,觉得⾮常赞,看完觉得还不过瘾,这时候我有两种继续阅读的路线:一种是根据⾃自⼰己看过的书的性质来寻找与书⻛格相似或者是作者的另外的作

【推荐算法】基于内容的推荐算法

目录 一、基于内容的推荐算法概述 二、基于内容的推荐算法优缺点和改进 2.1  基于内容的推荐算法优点 2.2  基于内容的推荐算法缺点 2.3  基于内容的推荐算法改进 三、基于内容的推

推荐系统笔记四、基于内容的推荐系统

一、概述： 基于内容的推荐系统（CBRSs）从item和用户的内容描述中提取出item的内容特征和用户偏好，根据用户对item的评价历史和item之间的语义（内容）相似度进行推荐。

我的基于Spark的电影推荐（机器学习实训）

基于Spark的电影推荐 一、实训背景 近几年互联网信息量呈几何级增长，用户很容易迷失在海量信息中。虽然可使用层次分类（分类目录）或搜索引擎等方法解决这类信息过载问题，但是层次分类需要手工对信息进

基于内容的推荐算法（Content-Based）

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性能优化

spark core部分 一：Spark性能优化核心基石 1，Spark是采用Master-slaves的模式进行资源管理和任务执行的管理：       a) 资源管理：Master-Worke

推荐系统-基于内容的推荐算法（Content-Based）

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vue+ts在线文档编辑(类腾讯文档)多人在线编辑-自定义页眉和分页打印（三）

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vue+ts在线文档编辑(腾讯文档)多人在线编辑-实现假分页（二）

实现思路： 整个分页分成三层 第一层是分页布局，第二层是书写编辑器层 第三层是水印层 1.分页展示层：为分页效果展示，在书写层上方，包含页眉页脚，占位不动 2.书写层：用于用户输入，它是一个整体

让甲方看得见服务器资源降本增效-软件开发不仅考虑开发成本也要重视长期的运维成本

这几天有几个开发者朋友问，用Go语言开发后端真能降低服务器成本吗？本文想分享是低成本一种解决方案，我们不讨论谁是世界上最好的开发语言，所以开发者朋友看到对比语言就不要去挣个高低。 GoFly社区今天