根据推荐物品的元数据发现物品的相关性，再基于用户过去的喜好记录，为用户推荐相似的物品。 一、特征提取：抽取出来的对结果预测有用的信息 对物品的特征提取-打标签(tag) 用户自定义标签（UGC） 隐语义模型(LFG) 专家标签（PGC） 对文本信息的特征提取-关键词 ...

Job1.java Job2.java Job3.java Job4.java ...

最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了，声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。 基于内容的推荐算法思路很简单 ...

这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。 本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。 希望读者读完可以掌握常用的基于内容的推荐算法的实现原理 ...

（一）什么是信息流产品 当下，信息流（资讯）和短视频是唯一两个在用户领域保持好的增长事态的细分行业。像其他比较成熟的互联网细分行业，比如说移动社交，电商，OTO这个细分行业，用户已经饱 ...

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 ...

参考来源： https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推荐算法 1.1、协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法，它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐，而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类 ...

两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解)：SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...